使用 MNIST 数据集进行迁移学习的代码中 'filename' 是什么？

Question

使用迁移学习对 MNIST 数据集进行分类的代码在 link https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/transfer-learning-the-art-of-fine-tuning-a-pre-trained-model/

中给出

我无法理解 'filename' 在代码中的含义？另外，为什么数据集在代码中加载了两次。

我看过使用 load_img() 函数的代码，但我仍然无法运行给定的代码而没有错误，因为 'filename' 是未知的，因为它未在中定义link.

MNIST 数据集由两个文件 'mnist_train.csv' 和 'mnist_test.csv' 组成。有将 .csv 文件转换为图像的代码，但随后每个图像都有一个 .csv 文件。在这里，训练和测试中出现的所有图像只有两个 .csv 文件。

提前致谢！

Answer 1

数据集为 csv 格式，其中包含图像名称的列 filename。我想该文件具有以下结构：

   filename    label
0  file1.jpg    1
1  file2.jpg    8
2  file3.jpg    5
....

他们将 csv 文件读入 train

train=pd.read_csv("R/Data/Train/train.csv")

然后使用循环打开数据框中给定的每个文件

for i in range(len(train)):
temp_img=image.load_img(train_path+train['filename'][i],target_size=(224,224))

使用上面的代码加载图像并调整大小

train_data = pd.read_csv('train.csv')
labels = []
pixels =[]
for index, row in train_data.iterrows():
    label=np.zeros(10)
    label[row["label"]]=1
    labels.append(label)
    pixels.append(row[1:])
labels = np.array(labels)
pixels = np.array(pixels)

我已经添加了从您在评论中发布的 csv 文件加载数据的代码

使用 MNIST 数据集进行迁移学习的代码中 'filename' 是什么？

What is 'filename' in the code of Transfer Learning using MNIST dataset?

python

csv

classification

mnist

keras