Machine learning 如何将（相同的、分类的）图像转换为TensorFlow的数据集

我正在学习使用TensorFlow创建学习模型

我已经成功运行了MNIST教程，现在想用我自己的图像测试模型。它们是相同大小的图像（224x224），并分类到文件夹中

现在我想使用这些图像作为模型的输入，如MNIST示例中所示。我试图打开MNIST数据集，但无法读取。我猜它已经被转换成了一些二进制类型。通过这个示例，我认为MNIST数据集的结构如下：

• mnist
• • 试验
• • • 图像
• • • 标签
• • 训练
• • • 图像
• • • 标签

如何使数据集看起来像我自己的图像文件中的MNIST数据

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多谢各位

MNIST不是以图像格式存储的。从mnist网站（）可以看到，它的特定格式已经接近tensor或numpy数组，可以在tensorflow中使用，只需进行最小的调整。它是一种带有数字的矩阵

使用普通图像（.jpg）需要使用任何用于图像处理的python库来转换为np.array。例如，PIL将起作用，如下所示：

另一个选项是使用tensorflow的内置函数将图像直接转换为tensorflow支持的张量，请查看以下内容：