Python 替换Tensorflow CNN模型中的MNIST数据

我正在尝试在我自己的tensorflow数据集上训练CNN模型。我使用此代码以相同的MNIST格式转换了数据

现在我不知道如何用我自己的数据替换MNIST数据。有没有办法用我自己的数据替换mnist数据或在tensorflow中导入它们？

您可以查看文件，尤其是在编程导入mnist数据的行中

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data    
mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)

此函数用于导入mnist数据。根据（第229行ff.）的规定，您的文件应具有以下名称，因此您需要重写链接到的函数，以便有一个测试集

TRAIN_IMAGES = 'train-images-idx3-ubyte.gz'
TRAIN_LABELS = 'train-labels-idx1-ubyte.gz'
TEST_IMAGES = 't10k-images-idx3-ubyte.gz'
TEST_LABELS = 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'

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或者，您可以根据自己的需要调整函数的源代码，并编写自己的导入函数。

好的，我重新编写了我的函数，以便具有相同的名称。但我仍然不知道如何读取我的数据。在Tensorflow教程中，数据是自动加载的（就像您链接的mnist_softmax.py代码），因此我不知道如何读取这些IDX1-UBYTE文件。当您只想像在教程的函数中那样读取培训文件时，您可以像在第65行和第71/72行的mnist_softmax.py中一样使用数据。如果你想用一个你想自己从头开始写的函数来读取这些文件，我必须承认，我帮不了你。