如何格式化数据集以进行Python培训？

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如何格式化数据集以在Python中进行培训？如何格式化数据集以进行Python培训？

我有一些手写数字的3000灰度BMP图像（就像MNIST）。现在我想用这个数据集来训练我的模型（我正在使用Keras库），并且我正在使用卷积神经网络进行训练。

我使用此代码图像中的一个转换成阵列

`import numpy 
from PIL import Image 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.image as mpimg 
import numpy as np 
img = Image.open(open('CMATERdb 3.3.1\Ad02599.bmp')).convert("L") 
print(img.format, img.size, img.mode) 
img = numpy.asarray(img)/255. 
imgplot = plt.imshow(img)`

和从代码的结果是

无（32,32）L-

image from the 3000 image want to convert into dataset

任何帮助我如何转换所有图像，并把它们放在相同的MNIST数据格式将是h高度赞赏。

来源

2017-07-06 Ali Alani

嗨，阿里，欢迎来到SO。这太不确定和广泛。请看看这个改进你的问题：https://stackoverflow.com/help/how-to-ask – petezurich

您可以使用任何将图像文件加载到阵列的库，例如Pillow。

阅读Pillow的文档，了解如何将图像文件加载到数组中。然后，通常应该将数组缩放到0到1之间的值。通常，您只需将图像数组除以255（因为它们是0到255之间的RGB值）。确保最终形成这样的阵列：（3000，宽度，高度，通道），其中通道通常是3（红色，绿色，蓝色）。

来源

2017-07-06 18:03:36

如何格式化数据集以进行Python培训？

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