so fügen label image data set für die Einstufung?

Ich bin mit python 3.6 installiert auf mac os. Ich habe die text-Datei zu speichern, dass der name des Bildes und die Nummer der Klasse jedes einzelnen Bildes auf. 

     #label.txt:
     img0001.jpg  1
     img0002.jpg  3
     img0003.jpg  5
     img0004.jpg  10
     img0005.jpg  6
     img0006.jpg  8
     img0007.jpg  10
     .....

Möchte ich Sie an meinem neuronalen Netzwerk in tensorflow als label von input-Daten und geben Sie dem Bild zu Netzwerk in dieselbe Zeit wie dieser 

    xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,#size of my photo]) 
    ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,#size of my label if it is an array])

Ich finde nicht die dazugehörige Dokumentation. könnte jemand mir sagen was soll ich tun um diese zufrieden ?

InformationsquelleAutor | 2017-01-12
  1. 3

    Vorausgesetzt, dass Sie wissen wollte, wie zu ernähren Bild und seine jeweilige label in neuronalen Netzes.

    Gibt es zwei Dinge:

    1. Lesen der Bilder und konvertieren diese in numpy-array.
    2. Fütterung derselben und der entsprechenden Beschriftung in das Netzwerk.

    Wie gesagt von Thomas Pinetz , sobald Sie berechnet-Namen und Etiketten. Erstellen eines hot-Codierung von Etiketten.

    from PIL import Image
number_of_batches = len(names)/ batch_size
for i in range(number_of_batches):
     batch_x = names[i*batch_size:i*batch_size+batch_size]
     batch_y = labels[i*batch_size:i*batch_size+batch_size]
     batch_image_data = np.empty([batch_size, image_height, image_width, image_depth], dtype=np.int)
     for ix in range(len(batch_x)):
        f = batch_x[ix]
        batch_image_data[ix] = np.array(Image.open(data_dir+f))
     sess.run(train_op, feed_dict={xs:batch_image_data, ys:batch_y})
    InformationsquelleAutor Pramod Patil
  2. 3

    Können Sie klare vorwärts-python-i/o utilities (https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html) wie:

    names = []
labels = []
with open('label.txt', 'r') as f:
    for line in f.readlines():
       tokens = line.split(' ')
       names.append(tokens[0])
       labels.append(int(tokens[1]))

    Dann können Sie das names-array zu laden, die Bilder und die Beschriftungen als Ihre y-array.

    InformationsquelleAutor Thomas Pinetz
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