使用图像目录中的估计器而不是mnist的tensorflow cnn代码

Question

我是张量流新手。
我想使用估算器 但是这里只有一个使用mnist作为链接的简单示例：link

我已按目录名称对图像文件进行了分类。

├─TEST
│  ├─GOOD
│  │      00003.bmp
│  │      00009.bmp
│  │      ...
│  │      
│  └─BAD
│          00020.bmp
│          00045.bmp
│          ...
│          
└─TRAIN
    ├─GOOD
    │      00001.bmp
    │      00002.bmp
    │      ...
    │      
    └─BAD
            00038.bmp
            00048.bmp
            ...

我不知道如何修改下面的代码。

...
# Load training and eval data
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images  # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
eval_data = mnist.test.images  # Returns np.array
eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)
...

如何将本地图像文件加载为numpy数组而不是mnist？
帮助。