本篇文章给大家带来的内容是关于Tensorflow分类器项目自定义数据读入的方法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
Tensorflow分类器项目自定义数据读入
在照着tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后，运行倒是成功了，结果也不错。但是最终还是要训练自己的数据，所以尝试准备加载自定义的数据，然而demo中只是出现了fashion_mnist.load_data()并没有详细的读取过程，随后我又找了些资料，把读取的过程记录在这里。
首先提一下需要用到的模块：
import os import keras import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split
图片分类器项目，首先确定你要处理的图片分辨率将是多少，这里的例子为30像素：
IMG_SIZE_X = 30 IMG_SIZE_Y = 30
其次确定你图片的方式目录：
image_path = r'D:\Projects\ImageClassifier\data\set' path = ".\data" # 你也可以使用相对路径的方式 # image_path =os.path.join(path, "set")
目录下的结构如下：
相应的label.txt如下：
动漫 风景 美女 物语 樱花
接下来是接在labels.txt，如下：
label_name = "labels.txt"
label_path = os.path.join(path, label_name)
class_names = np.loadtxt(label_path, type(""))这里简便起见，直接利用了numpy的loadtxt函数直接加载。
之后便是正式处理图片数据了，注释就写在里面了：
re_load = False
re_build = False
# re_load = True
re_build = True
data_name = "data.npz"
data_path = os.path.join(path, data_name)
model_name = "model.h5"
model_path = os.path.join(path, model_name)
count = 0
# 这里判断是否存在序列化之后的数据，re_load是一个开关，是否强制重新处理，测试用，可以去除。
if not os.path.exists(data_path) or re_load:
labels = []
images = []
print('Handle images')
# 由于label.txt是和图片防止目录的分类目录一一对应的，即每个子目录的目录名就是labels.txt里的一个label，所以这里可以通过读取class_names的每一项去拼接path后读取
for index, name in enumerate(class_names):
# 这里是拼接后的子目录path
classpath = os.path.join(image_path, name)
# 先判断一下是否是目录
if not os.path.isdir(classpath):
continue
# limit是测试时候用的这里可以去除
limit = 0
for image_name in os.listdir(classpath):
if limit >= max_size:
break
# 这里是拼接后的待处理的图片path
imagepath = os.path.join(classpath, image_name)
count = count + 1
limit = limit + 1
# 利用Image打开图片
img = Image.open(imagepath)
# 缩放到你最初确定要处理的图片分辨率大小
img = img.resize((IMG_SIZE_X, IMG_SIZE_Y))
# 转为灰度图片，这里彩色通道会干扰结果，并且会加大计算量
img = img.convert("L")
# 转为numpy数组
img = np.array(img)
# 由（30，30）转为（1，30，30）（即`channels_first`），当然你也可以转换为（30，30，1）（即`channels_last`）但为了之后预览处理后的图片方便这里采用了（1，30，30）的格式存放
img = np.reshape(img, (1, IMG_SIZE_X, IMG_SIZE_Y))
# 这里利用循环生成labels数据，其中存放的实际是class_names中对应元素的索引
labels.append([index])
# 添加到images中，最后统一处理
images.append(img)
# 循环中一些状态的输出，可以去除
print("{} class: {} {} limit: {} {}"
.format(count, index + 1, class_names[index], limit, imagepath))
# 最后一次性将images和labels都转换成numpy数组
npy_data = np.array(images)
npy_labels = np.array(labels)
# 处理数据只需要一次，所以我们选择在这里利用numpy自带的方法将处理之后的数据序列化存储
np.savez(data_path, x=npy_data, y=npy_labels)
print("Save images by npz")
else:
# 如果存在序列化号的数据，便直接读取，提高速度
npy_data = np.load(data_path)["x"]
npy_labels = np.load(data_path)["y"]
print("Load images by npz")
image_data = npy_data
labels_data = npy_labels到了这里原始数据的加工预处理便已经完成，只需要最后一步，就和demo中fashion_mnist.load_data()返回的结果一样了。代码如下：
# 最后一步就是将原始数据分成训练数据和测试数据
train_images, test_images, train_labels, test_labels = \
train_test_split(image_data, labels_data, test_size=0.2, random_state=6)这里将相关信息打印的方法也附上：
print("_________________________________________________________________")
print("%-28s %-s" % ("Name", "Shape"))
print("=================================================================")
print("%-28s %-s" % ("Image Data", image_data.shape))
print("%-28s %-s" % ("Labels Data", labels_data.shape))
print("=================================================================")
print('Split train and test data,p=%')
print("_________________________________________________________________")
print("%-28s %-s" % ("Name", "Shape"))
print("=================================================================")
print("%-28s %-s" % ("Train Images", train_images.shape))
print("%-28s %-s" % ("Test Images", test_images.shape))
print("%-28s %-s" % ("Train Labels", train_labels.shape))
print("%-28s %-s" % ("Test Labels", test_labels.shape))
print("=================================================================")之后别忘了归一化哟：
print("Normalize images")
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0最后附上读取自定义数据的完整代码：
import os
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from keras.layers import *
from keras.models import *
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.model_selection import train_test_split
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
re_load = False
re_build = False
# re_load = True
re_build = True
epochs = 50
batch_size = 5
count = 0
max_size = 2000000000
IMG_SIZE_X = 30
IMG_SIZE_Y = 30
np.random.seed(9277)
image_path = r'D:\Projects\ImageClassifier\data\set'
path = ".\data"
data_name = "data.npz"
data_path = os.path.join(path, data_name)
model_name = "model.h5"
model_path = os.path.join(path, model_name)
label_name = "labels.txt"
label_path = os.path.join(path, label_name)
class_names = np.loadtxt(label_path, type(""))
print('Load class names')
if not os.path.exists(data_path) or re_load:
labels = []
images = []
print('Handle images')
for index, name in enumerate(class_names):
classpath = os.path.join(image_path, name)
if not os.path.isdir(classpath):
continue
limit = 0
for image_name in os.listdir(classpath):
if limit >= max_size:
break
imagepath = os.path.join(classpath, image_name)
count = count + 1
limit = limit + 1
img = Image.open(imagepath)
img = img.resize((30, 30))
img = img.convert("L")
img = np.array(img)
img = np.reshape(img, (1, 30, 30))
# img = skimage.io.imread(imagepath, as_grey=True)
# if img.shape[2] != 3:
# print("{} shape is {}".format(image_name, img.shape))
# continue
# data = transform.resize(img, (IMG_SIZE_X, IMG_SIZE_Y))
labels.append([index])
images.append(img)
print("{} class: {} {} limit: {} {}"
.format(count, index + 1, class_names[index], limit, imagepath))
npy_data = np.array(images)
npy_labels = np.array(labels)
np.savez(data_path, x=npy_data, y=npy_labels)
print("Save images by npz")
else:
npy_data = np.load(data_path)["x"]
npy_labels = np.load(data_path)["y"]
print("Load images by npz")
image_data = npy_data
labels_data = npy_labels
print("_________________________________________________________________")
print("%-28s %-s" % ("Name", "Shape"))
print("=================================================================")
print("%-28s %-s" % ("Image Data", image_data.shape))
print("%-28s %-s" % ("Labels Data", labels_data.shape))
print("=================================================================")
train_images, test_images, train_labels, test_labels = \
train_test_split(image_data, labels_data, test_size=0.2, random_state=6)
print('Split train and test data,p=%')
print("_________________________________________________________________")
print("%-28s %-s" % ("Name", "Shape"))
print("=================================================================")
print("%-28s %-s" % ("Train Images", train_images.shape))
print("%-28s %-s" % ("Test Images", test_images.shape))
print("%-28s %-s" % ("Train Labels", train_labels.shape))
print("%-28s %-s" % ("Test Labels", test_labels.shape))
print("=================================================================")
# 归一化
# 我们将这些值缩小到 0 到 1 之间，然后将其馈送到神经网络模型。为此，将图像组件的数据类型从整数转换为浮点数，然后除以 255。以下是预处理图像的函数：
# 务必要以相同的方式对训练集和测试集进行预处理：
print("Normalize images")
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0 
