如何将（相同大小，分类的）图像转换为 TensorFlow 的数据集
How to convert (samesize, categoriezed) images into dataset for TensorFlow
我正在学习使用 TensorFlow 创建学习模型。
我已成功 运行 MNIST 教程，现在想用我自己的图像测试模型。它们是相同大小的图像 (224x224) 并分类到文件夹中。
现在我想使用这些图像作为我的模型的输入，就像在 MNIST 示例中一样。我试图打开 MNIST 数据集，但无法读取。我猜它已经被转换成一些二进制类型。通过示例，我认为 MNIST 数据集在某种程度上具有如下结构：
- mnist
- 测试
- 图片
- 标签
- 火车
- 图片
- 标签
如何使数据集看起来像来自我自己的图像文件的 MNIST 数据？
非常感谢！
MNIST 不以图像格式存储。从 mnist 网站 (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 你可以看到它有特定的格式，已经接近于张量或 numpy 数组，可以在 tensorflow 中使用，只需最小的调整。它是一种带有数字的矩阵。
处理普通图像（例如 .jpg）需要使用任何 python 库进行图像处理以转换为 np.array。例如 PIL 将起作用，如下所示：
PIL and numpy
另一种选择是使用 tensorflow 的内置函数将图像直接转换为 tensofrlow 支持的张量，检查一下：
https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/image.html
我正在学习使用 TensorFlow 创建学习模型。
我已成功 运行 MNIST 教程，现在想用我自己的图像测试模型。它们是相同大小的图像 (224x224) 并分类到文件夹中。
现在我想使用这些图像作为我的模型的输入，就像在 MNIST 示例中一样。我试图打开 MNIST 数据集，但无法读取。我猜它已经被转换成一些二进制类型。通过示例，我认为 MNIST 数据集在某种程度上具有如下结构：
- mnist
- 测试
- 图片
- 标签
- 火车
- 图片
- 标签
如何使数据集看起来像来自我自己的图像文件的 MNIST 数据？
非常感谢！
MNIST 不以图像格式存储。从 mnist 网站 (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 你可以看到它有特定的格式，已经接近于张量或 numpy 数组，可以在 tensorflow 中使用，只需最小的调整。它是一种带有数字的矩阵。
处理普通图像（例如 .jpg）需要使用任何 python 库进行图像处理以转换为 np.array。例如 PIL 将起作用，如下所示： PIL and numpy
另一种选择是使用 tensorflow 的内置函数将图像直接转换为 tensofrlow 支持的张量，检查一下： https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/image.html