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.03.22

自己设计的GAN算法啥用都没有，生成的是一堆垃圾，心情很沉重，将近一个月的努力白费了。。。不过要是这么容易就搞一个比较大的创新出来，那么人人都能去当院士了。今天等会还得出去吃晚饭，还是明天再和导师说了，免得影响心情。在上一篇推文中完成了灰度图的转换，随后按每一类张分好，放在文件夹里面，这一篇的主要内容就是创建TensorFlow里面神经网络可用的数据集了。我们要创建自己的数据集，首先需要把数据提取出来，然后打上标签，我还是比较菜，打标签这个功能我主要是依靠提取文件名实现的，这就是之前为什么要按类别建立文件夹了，下面是创建数据集的函数，主要用csv.writer()和csv.reader()函数，把图片的文件路径和打好的标签对应存在一个csv文件中，然后在按列读取，为之后read_image()函数做好准备。数据集代码：

defload_csv(root,filename,ratio):name2label={}#编码表字典，"sq...":0file=os.listdir(root)fornameinfile:ifnotos.path.isdir(os.path.join(root,name)):#os.path.isdir()用于判断对象是否为一个目录（文件夹）continuename2label[name]=len(name2label.keys())images=[]fornameinname2label.keys():images+=glob.glob(os.path.join(root,name,*.jpg))[0:int(*ratio)]random.shuffle(images)withopen(os.path.join(root,filename),mode=w,newline=)asf:writer=csv.writer(f)forimginimages:name=img.split(os.sep)[-2]#-2为读取上一级目录的名称，即为读取标签名label=name2label[name]writer.writerow([img,label])print(writtenintocsvfile:,filename)images,labels=[],[]withopen(os.path.join(root,filename))asf:reader=csv.reader(f)forrowinreader:img,label=rowlabel=int(label)images.append(img)labels.append(label)returnimages,labels打好数据集之后就用经典卷积神经网络测试一下分类的效果：分类的效果还行，不过整体的代码太多了，影响阅读效果，好像放链接也放不上来，这里就不放了，测试了一下，发现后面的阅读原文是可以跳转到CSDN的。预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇

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