Загрузка изображений в каталог в виде набора данных Tensorflow

Я относительно новичок в ML и очень новичок в TensorfFlow. Я потратил немало времени на учебник TensorFlow MINST, а также https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/how_tos/reading_data, чтобы попытаться выяснить, как читать мои собственные данные, но я немного запутался.

У меня есть куча изображений (.png) в каталоге /images/ 0_Non/. Я пытаюсь сделать их в наборе данных TensorFlow, поэтому я могу в основном запустить материал из учебника MINST на нем в качестве первого прохода.

import tensorflow as tf

# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relative image directory.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once("../images/0_Non/*.png"))

image_reader = tf.WholeFileReader()

# Read a whole file from the queue, the first returned value in the tuple is the filename which we are ignoring.
_, image_file = image_reader.read(filename_queue)

image = tf.image.decode_png(image_file)

# Start a new session to show example output.
with tf.Session() as sess:
    # Required to get the filename matching to run.
    tf.initialize_all_variables().run()

    # Coordinate the loading of image files.
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    # Get an image tensor and print its value.
    image_tensor = sess.run([image])
    print(image_tensor)

    # Finish off the filename queue coordinator.
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

У меня проблемы с пониманием того, что происходит здесь. Итак, кажется, что image является тензором, а image_tensor является массивом numpy?

Как получить мои изображения в наборе данных? Я также пробовал следовать примеру Iris, который для CSV привел меня сюда: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/base.py, но не был уверен, как получить это для моего случая, когда у меня есть куча png.

Спасибо!

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Недавно добавленный API tf.data позволяет сделать это проще:

import tensorflow as tf

# Make a Dataset of file names including all the PNG images files in
# the relative image directory.
filename_dataset = tf.data.Dataset.list_files("../images/0_Non/*.png")

# Make a Dataset of image tensors by reading and decoding the files.
image_dataset = filename_dataset.map(lambda x: tf.decode_png(tf.read_file(x)))

# NOTE: You can add additional transformations, like 
# 'image_dataset.batch(BATCH_SIZE)' or 'image_dataset.repeat(NUM_EPOCHS)'
# in here.

iterator = image_dataset.make_one_shot_iterator()
next_image = iterator.get_next()

# Start a new session to show example output.
with tf.Session() as sess:

  try:

    while True:
      # Get an image tensor and print its value.
      image_array = sess.run([next_image])
      print(image_tensor)

  except tf.errors.OutOfRangeError:
    # We have reached the end of 'image_dataset'.
    pass

Обратите внимание, что для обучения вам нужно будет где-то получить ярлыки. Преобразование Dataset.zip() - это возможный способ объединения image_dataset с набором меток из другого источника.