我想开发能够在我自己的图像数据集上训练的分类网络。我认为，我得到了网络创建部分，然而，我很难将我的图像数据导入 我想要一个不同数据集的通用模型，因为我打算重用图像加载方法。因此，我希望它在这样的文件夹中构建：
现在似乎有很多选择。
使用Preloaded Data（不适用，因为我希望这也适用于大型数据集）
使用numpy arrays将图片自身加载为filename_queue（正如我所看到的，在整个培训过程中这应该比使用TFRecords慢，因为我需要访问个人图像多次）
TFRecords（我可以使用build_image_data.py转换为此格式，但是，我不确定如何让他们参加培训）
也许更多？
所以我基本上有两个问题：
TFRecords是解决我问题的正确方法吗？如果是，是否有一种通用方法可以加载TFRecord文件并准备数据进行培训？