在python中从本地目录导入培训数据

我需要将一些训练数据从本地目录导入python程序。目前，我正在学习一个教程，在本教程中，数据是在以下代码的帮助下导入的：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True) 

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但我的问题是，我的数据存在于本地目录中，因此我无法使用这种方法。我们将非常感谢你的帮助。我的本地目录包含多个文件，我必须通过一个变量导入所有文件。

在本地目录中创建一个文件夹

data

，将所有数据放在其中，然后可以使用

/data

对其进行引用。然后，要访问本地

数据

文件夹，应执行以下操作：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("./data/", one_hot = True) 

您还可以通过编程方式获取当前目录，然后按照如下方式构造数据目录的路径

import os 

# get the current directory 
current_directory = os.path.join(os.path.dirname(__file__))

# create the path to the data directory within the current directory
data_directory = os.path.join(current_directory, "data")

然后，按如下方式编辑代码：

import os 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# get the current directory 
current_directory = os.path.join(os.path.dirname(__file__))

# create the path to the data directory within the current directory
data_directory = os.path.join(current_directory, "data")

mnist = input_data.read_data_sets(data_directory, one_hot = True) 

编辑：根据您的评论，您正在询问如何在tensorflow中加载自己的数据：

根据文档中的建议，如果您是TF新手，最好从本教程开始：

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我在scikit的帮助下解决了这个问题。首先安装它，然后使用下面的代码从本地目录读取文件

 import sklearn.datasets
 data = sklearn.datasets.load_files(path, shuffle='False')

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“from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data”实际上这一行将转到“tensorflow.examples.tutorials.mnist”并从那里导入输入_数据。然后这行“mnist=input\u data.read\u data\u set（“./data/”，one\u hot=True）”将下载“data”文件夹中的数据。你可以试试。我不想这样做，我有一些培训数据，而不是在这个链接上显示“tensorflow.examples.tutorials.mnist”的数据。我的训练数据在我的本地目录中。