將其他圖像加載到tensorflow中，除了MNIST

Question

Iam對使用張量流應用卷積神經網絡感興趣。但是，我看到的唯一的教程是加載MNIST數據集。我已經嘗試複製在那裏完成的過程，並閱讀大量的教程圍繞interwebs，但它不工作。這是到目前爲止我的代碼

import tensorflow as tf 
import os 
import numpy as np 

filename = os.getcwd() + '/sample_images/*.png' 
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once(filename)) 

image_reader = tf.WholeFileReader() 

_, image_file = image_reader.read(filename_queue) 


image = tf.image.decode_png(image_file, 3) 
image = tf.image.rgb_to_grayscale(image, name=None) 
image = tf.image.resize_images(image, 28, 28, method=0, align_corners=False) 

data = [] 
with tf.Session() as sess: 
    tf.initialize_all_variables().run() 

    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 

    image_tensor = sess.run([image]) 
    data.append(image_tensor) 
    #print(image_tensor) 
    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

xx = np.asarray(data) 
print xx[0].shape 

基本上，我要做到以下幾點： - - 在加載圖像從文件夾中有他們的名字

• 調整每個圖像以28 * 28

• 將其更改爲灰度

• 把它變成一個張量，並把它添加到訓練集

• 創建它的目標（從它的標籤，並把它添加到numpy的陣列）的文件夾

當我做過

重複所有圖像，通過數據集和目標的tensorflow RNN

所有幫助將不勝感激

Answer 1

看看的TensorVision的generic_input_producer。輸入函數獲取圖像列表並返回代表一批圖像的張量。預處理，包括調整大小也在那裏完成。