读数据
def read_file(path):for i in tqdm(range(11)):file_dir = path + "/%02d"%ifile_list = os.listdir(file_dir) #列出文件夹下所有文件名字xi = np.zeros((len(file_list), HW, HW, 3))yi = np.zeros(len(file_list))for j, img_name in enumerate(file_list):img_path = os.path.join(file_dir, img_name)img = Image.open(img_path)img = img.resize((224, 224))xi[j, ...] = imgyi[j] = ipassif i == 0:X = xiY = yielse :X = np.concatenate((X, xi), axis=0)Y = np.concatenate((Y, yi), axis=0)print("读到了%d个训练数据"%len(Y))return X, Y
1.因为训练集中的样例很多，读的很慢，所以使用tdqm可以显示循环的进度
2.numpy的zeros方法第一参数希望是shape所以多维的时候，第一个参数要带一个括号
3.使用enumerate在遍历可迭代对象时可以返回索引
4.文件地址连接的时候使用os.path.join函数，可以自动考虑斜杠
5.使用了concatenate函数让11个labeld文件数据连接在一起
6.因为文件的img是512512所以使用resize改为224224