我刚开始在python中使用TensorFlow。我想使用CNN构建二进制图像分类器。
我在互联网上找到了一个示例代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py 这里给出了解释：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 此代码构建一个小型神经网络，并使用MNIST数据集进行训练和测试。
我粗略地理解CNN的工作，但我不了解代码行。
我想在我自己的图像数据集中使用相同的代码（用于训练和测试）。在该示例中，输入图像被转换为mx784，其中m是训练/测试示例的数量，并且784来自尺寸为28x28的展平图像。我已经使用python脚本将我的所有图像转换为大小为mx1024的数组，并且类似地将基础事实转换为大小为mx1的数组。我已将它们存储在文本文件中，如X.txt和y.txt。
现在在代码中我根据图像尺寸更改了尺寸。但是，我很困惑如何将图像输入网络。除了逐行完成代码之外还有其他方法吗？如果你能帮助我，我将非常感激。
答案 0 :(得分：0)