tensorflow 搭建神经网络框架_activation='relu',kernel_initializer=tf.truncated_

1）准备数据，打开文件夹读取数据

def read_data(data_dir):
    datas = []
    labels = []
    for fname in os.listdir(data_dir):
        fpath = os.path.join(data_dir, fname)
        image = Image.open(fpath)
        image = image.resize((32,32))
        data = np.array(image) / 255.0
        label = int(fname.split("_")[0])
        datas.append(data)
        labels.append(label)
    datas = np.array(datas)
    labels = np.array(labels)
    return fpaths, datas, labels

这里，我们从data_dir文件夹中读取文件列表，并且默认c_name.jpg为图片文件的格式，c是类别，name是图片名字。

读取完数据之后，把图片数据传入datas 中，类别信息传入labels 中，且datas与labels一一对应。

2）打乱读入的顺序，即改变datas与labels中数据的先后的顺序(或者进行其他处理)

num_example=data.shape[0]
arr=np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
datas=datas[arr]
labels=labels[arr]