tensorflow如何訓練自己的圖像數據？

01-15

最近看了一些tensorflow的教程，跟著做了一些練習。例子中都是已經做好的數據了，想快點用自己的圖像數據做個訓練，看看結果。哪位前輩能夠給一點建議，或者是類似的教程嗎？謝謝謝謝

你如果玩tensorflow的話可以使用tfrecord，How do I convert a directory of jpeg images to TFRecords file in tensorflow?

這裡面有個例子怎麼做tfrecord的生成，另外如果你不想這樣準備的話可以用tflearn,很好用的一個框架：

tflearn.data_utils.image_preloader (target_path, image_shape, mode="file", normalize=True, grayscale=False, categorical_labels=True, files_extension=None, filter_channel=False)

可以有兩種mode 一種file，直接有一個文件保存label和path信息，一種是folder，直接讀目錄，子目錄是label，目錄文件為對應label下的圖像文件

可以使用 tensorflow 提供的 batch generator, 首先把數據送入隊列中 queue, 然後需要一種 tensorflow reader （tf 有好幾種reader), 然後從隊列中讀取數據, 然後使用 tf.train.batch 或者 tf.train.shuffle_batch 就可以生成你定義的 batch size 的數據了，需要用 Coordinator()和 start_queue_runner 監控隊列的狀態。

我製作了一個 tensorflow 實戰教程，第一系列就是：

如果使用tensorflow處理我們自己的數據？

比如一堆圖片存放在本地硬碟上，

怎麼讀取數據，生成batch,train？

怎麼保存訓練好的模型結構和參數？

怎麼恢復訓練好的結構和參數，並使用新的數據測試？

怎麼測試單張圖片？

我使用的是Kaggle貓狗大戰的數據，25000張圖片。鏈接：

優酷： http://i.youku.com/deeplearning101

深度學習QQ群：153032765

youtube:

https://www.youtube.com/channel/UCVCSn4qQXTDAtGWpWAe4Plw

good luck!

可以參考我寫的這篇博客，在訓練時候直接使用圖片數據做為輸入而不是生成好的二進位文件，鏈接:https://mrlittlepig.github.io/2017/04/30/tensorflow-for-image-processing/

建議參考tensorflow中MNIST數據集讀取方式 read_data_sets, 然後自己實現讀取kaggle社區digit recogniizer數據集Digit Recognizer | Kaggle ,我自己實現了一個input_data.py, 放在geekerlw/tensorflow-learn ，不過有瑕疵，僅供參考，手動捂臉

我寫的圖片資料庫/streamer. http://github.com/aaalgo/picpac