Iam interessiert sich für die Anwendung einer Faltungs neuronalen Netze mit Tensorflow. Das einzige Tutorial, das ich gesehen habe, ist das Laden des MNIST-Datasets. Ich habe versucht, die dort durchgeführte Prozedur zu replizieren und Blöcke von Tutorials um die Interwebs zu lesen, aber es funktioniert nicht. Hier ist mein Code so weitLaden anderer Bilder in Tensorflow, außer MNIST
import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
filename = os.getcwd() + '/sample_images/*.png'
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once(filename))
image_reader = tf.WholeFileReader()
_, image_file = image_reader.read(filename_queue)
image = tf.image.decode_png(image_file, 3)
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image, name=None)
image = tf.image.resize_images(image, 28, 28, method=0, align_corners=False)
data = []
with tf.Session() as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
image_tensor = sess.run([image])
data.append(image_tensor)
#print(image_tensor)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
xx = np.asarray(data)
print xx[0].shape
Grundsätzlich möchte ich folgendes tun: - - Laden Sie Bilder in aus dem Ordner mit ihren Namen
jedes Bild die Größe auf 28 * 28
Änderung es Skala
wiederum in ein Tensor grau und es zu einem Trainingssatz hinzufügen
schaffen es Ziel ist (von Etikett es und fügen Sie es zu einem numpy Array)
Wiederholung für alle Bilder im Ordner
, wenn ich fertig bin, übergeben Sie den Datensatz und Ziel ein tensorflow RNN
wird alle Hilfe sehr