Python 用Keras教授CNN：如何使用pandas读取csv数据集

我已使用以下方法创建了项目所需的数据集：

以csv格式导出数据集后，我得到了包含以下属性的下表：

[#filename] [file_size] [file_attributes] [region_count] [region_id] [region_shape_attributes] [region_attributes]

我已使用以下方法加载数据集：

from pandas import read_csv
dataset = read_csv("dataset.csv")

现在我不知道需要将哪些列属性传递给dataset

以下是列的值类型：

[#filename]               [0.jpg][1.jpg]...[1000.jpg]
[file_size]               [74709][74709]...[63595]
[file_attributes]         [{}][{}]...[{}]
[region_count]            [5][2]...[16]
[region_id]               [0][1][0][2]...[1]
[region_shape_attributes] ["name":"polygon","all_points_x":[319, 496...]
[region_attributes]       ["object type":"cat"]...["object type":"cat"]

我应该把什么装到凯拉斯身上

如果我说：

cnn = Sequential()
.
.
.
cnn.fit(data, label, ...)

表中的数据是什么？我需要[#filename]告诉Keras在哪里查找图像，不是吗？那么，我如何告诉keras我的物体所在的点？我想这就是[区域\形状\属性]

我该如何将其集中到训练神经网络所需的数据领域

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我相信我可以使用的标签来自[region_attribute]字段，但我不确定如何将数据集传递给Keras，因此我需要帮助。

首先，机器学习不仅仅是编码！因此，您需要了解它是什么，以及不同的算法是如何工作的

所以现在停止编码！然后访问www.coursera.org，查找Andrew Ng的ML课程

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在那之后，你对ML算法有了一些基本的了解，然后你可以开始编码和学习更多

好的，机器学习首先是理解你的数据以及你想用它们做什么。所以我不确定我们是否真的能帮到你。