Python 将目录中的图像加载为Tensorflow数据集

我对ML比较陌生，对TensorfFlow也很陌生。我花了相当多的时间在TensorFlow MINST教程上，并试图找出如何读取自己的数据，但我有点困惑

我在/images/0\u Non/目录中有一堆图像（.png）。我正试图把它们做成一个TensorFlow数据集，这样我就可以第一次运行MINST教程中的内容

import tensorflow as tf

# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relative image directory.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once("../images/0_Non/*.png"))

image_reader = tf.WholeFileReader()

# Read a whole file from the queue, the first returned value in the tuple is the filename which we are ignoring.
_, image_file = image_reader.read(filename_queue)

image = tf.image.decode_png(image_file)

# Start a new session to show example output.
with tf.Session() as sess:
    # Required to get the filename matching to run.
    tf.initialize_all_variables().run()

    # Coordinate the loading of image files.
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    # Get an image tensor and print its value.
    image_tensor = sess.run([image])
    print(image_tensor)

    # Finish off the filename queue coordinator.
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

我不太明白这里发生了什么。看来，

image

是张量，

image\u张量

是numpy数组

如何将图像放入数据集中？我还尝试了下面的Iris示例，这是一个CSV示例，它将我带到了这里：，但我不确定如何让它在我有一堆png的情况下工作

谢谢

最近添加的功能使此操作更容易：

import tensorflow as tf

# Make a Dataset of file names including all the PNG images files in
# the relative image directory.
filename_dataset = tf.data.Dataset.list_files("../images/0_Non/*.png")

# Make a Dataset of image tensors by reading and decoding the files.
image_dataset = filename_dataset.map(lambda x: tf.decode_png(tf.read_file(x)))

# NOTE: You can add additional transformations, like 
# `image_dataset.batch(BATCH_SIZE)` or `image_dataset.repeat(NUM_EPOCHS)`
# in here.

iterator = image_dataset.make_one_shot_iterator()
next_image = iterator.get_next()

# Start a new session to show example output.
with tf.Session() as sess:

  try:

    while True:
      # Get an image tensor and print its value.
      image_array = sess.run([next_image])
      print(image_tensor)

  except tf.errors.OutOfRangeError:
    # We have reached the end of `image_dataset`.
    pass

---

请注意，对于培训，您需要从某处获取标签。

Dataset.zip（）

转换是将

image\u Dataset

与来自不同来源的标签数据集组合在一起的一种可能方式。

您可以使用type（image）查找类型。您的数据集格式/组织与MNIST示例有何不同？你能重复使用MNIST示例加载数据的代码吗？嗯，MNIST示例看起来数据是.tar.gz格式的？如果我只是将png的目录设置为.tar.gz格式，这会起作用吗？