Python 为tflearn准备图像数据

我有几千张图片想用

tflearn

训练一个模型。但不知何故，我在将图像准备为正确的数据格式时遇到了一些问题。我尝试了

tflearn.data\u utils.image\u preload（）

，但得到了

ValueError

。所以我试着写我自己的

image\u loader.py

文件，但是有这么多图片，我的内存已经满了

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是否有人知道一个好的教程、示例或任何东西，可以用我自己的图像集编写CNN，以及如何为

tflearn

预处理数据的详细信息？

是一个很好的起点。中介绍了预处理。

是一个很好的起点。预处理将在中介绍。

谢谢您的回答。我知道神经网络是如何工作的，因此Tensorflow教程现在对我有用。此外，预处理部分也没有用处，因为在所有示例中，它们都使用预先制作好的数据集，这些数据集是经过挑选的。我想预处理我自己的一组图片，对于这个问题，我没有找到任何解决方案。根据我的经验，我实际上使用numpy预处理了图像，并将处理后的图像保存到磁盘。谢谢你的回答。我知道神经网络是如何工作的，因此Tensorflow教程现在对我有用。此外，预处理部分也没有用处，因为在所有示例中，它们都使用预先制作好的数据集，这些数据集是经过挑选的。我想预处理我自己的一组图片，但对于这个问题，我没有找到任何解决方案。根据我的经验，我实际上使用numpy对图像进行预处理，并将处理后的图像保存到磁盘。我只是遇到了类似的问题。在处理我的图像后，如果图像不是

uint8

格式。我铸造了它们，现在

tflearn

效果很好。我只是面临着类似的问题。在处理我的图像后，如果图像不是

uint8

格式。我铸造了它们，现在

tflearn

效果很好。