利用卷積神經網絡訓練圖像數據分為以下幾個步驟

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1.讀取圖片文件
2.產生用于訓練的批次
3.定義訓練的模型（包括初始化參數，卷積、池化層等參數、網絡）
4.訓練

1 讀取圖片文件

def get_files(filename):
 class_train = []
 label_train = []
 for train_class in os.listdir(filename):
  for pic in os.listdir(filename+train_class):
   class_train.append(filename+train_class+'/'+pic)
   label_train.append(train_class)
 temp = np.array([class_train,label_train])
 temp = temp.transpose()
 #shuffle the samples
 np.random.shuffle(temp)
 #after transpose, images is in dimension 0 and label in dimension 1
 image_list = list(temp[:,0])
 label_list = list(temp[:,1])
 label_list = [int(i) for i in label_list]
 #print(label_list)
 return image_list,label_list

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分享名稱：詳解tensorflow訓練自己的數據集實現CNN圖像分類-創新互聯
當前地址：http://m.newbst.com/article26/dcegjg.html

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