利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤

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1.读取图片文件
2.产生用于训练的批次
3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）
4.训练

1 读取图片文件

def get_files(filename):
 class_train = []
 label_train = []
 for train_class in os.listdir(filename):
  for pic in os.listdir(filename+train_class):
   class_train.append(filename+train_class+'/'+pic)
   label_train.append(train_class)
 temp = np.array([class_train,label_train])
 temp = temp.transpose()
 #shuffle the samples
 np.random.shuffle(temp)
 #after transpose, images is in dimension 0 and label in dimension 1
 image_list = list(temp[:,0])
 label_list = list(temp[:,1])
 label_list = [int(i) for i in label_list]
 #print(label_list)
 return image_list,label_list

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标题名称：详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类-创新互联
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