tensorflow之从文件中读取数据（适用场景：大规模数据集，亲测有效~）_从文件中读取建模数据和测试数据

      网上从文件中读取样本和标签的资料很多，但大多讲的不全面，或只讲原理，或只有变为.tfrecords部分，或没有调用的栗子。寄几and男票一起捣鼓了两天，终于有了目前这个完整版的代码，希望对看到的朋友有所帮助。

1. 准备样本和标签

样本图示如图1，标签文件train_y.csv如图2，这是个2分类问题。

图1

图2

2.生成记录样本的记录文件

我们的图片存储路径如图3红框所示，标签文件train_y.csv存储路径如图3绿框所示。

我们用ray14_train.py进行train，这个.py文件和train_y.csv不在同一目录下。所以，在标签文件train_y.csv中，我们需要将图片名称这一列变为相对路径，如图4所示，这个新csv我们存为y_train.csv，测试集也这么处理。

图3

图4

import numpy as np
import pandas as pd
import cv2
import csv
from os import path as osp
import os

base_path = os.path.join('images','images224')
train_y_path = os.path.join(base_path,'train_y.csv')
train_y = np.loadtxt(train_y_path, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,1), dtype=str)
train_y_pd = pd.DataFrame(train_y)
for i in ran