所以，让我们说我已经将1000个狗jpegs图像转换成张量流记录文件（python版本，而不是C ++）
让我们说这个张量流记录文件有以下路径
path =＆＃34; / Users / Bill / Desktop / work / tensorflowproject1＆＃34; data = path +＆＃39; train.tfrecords＆＃39;
现在这个tf记录文件的文件路径存储在＆＃34; data＆＃34;字符串
这是一个棘手的问题
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
这就是互联网/谷歌网站上的示例运行在他们提供的示例上＆＃34; mnist＆＃34;
但是如何直接获得代表训练集的变量？不只是文件路径？
我想要一个tensorflow中的数据集，然后我会运行这样的东西：
train_df = df.sample(frac = .6, random_state = 0).sort()
test_df = df.drop(train_df.index)
分割数据。我用数组或数据帧做了很多。从不图像或张量流记录文件