Question

如何将图像和标签组合到文件（数据集）以进行神经网络训练，例如mnist或imagenet，以及如何使用张量流来读取数据集

Answer 1

假设您有3个2x2图像（总共4个像素，12个总要素，因为像素具有RGB属性）并且有3个可能的标签。您可以使用one-hot encoding作为标签，或者只为每个类分配一个整数。以下是一些示例代码：

data = [ [12, 32, 253...4], [155, 32....], [...], [...] #Array of 4 images, each subarray has 12 elements
labels = [1, 2, 3, 4]

在这种情况下，[12, 32, 253...]标签为1，依此类推。这是组织数据集和标签的基本方法。

Answer 2

您可以使用递归神经网络训练图像以进行标记。

在这里，我们将X作为图像输入，然后训练神经网络以了解图像并与图像相关联。我们用单词和图像序列训练，神经网络自学。以下两张图片说明了这个想法。

从这两个图像中，您可以了解神经网络如何学习