#%%
import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
import?os

#?
img_width?=?208
img_height?=?208


#%%?獲取圖片?及?生成標簽
train_dir?=?‘G:/tensorflow/cats_vs_dogs/data/train/‘

def?get_files（file_dir）:
????‘‘‘
????args:
????????file_dir:?file?directory
????Returns:
????????ist?of?images?and?labels
????‘‘‘
????cats?=?[]
????label_cats?=?[]
????dogs?=?[]
????label_dogs?=?[]
????for?file?in?os.listdir（file_dir）:
????????name?=?file.split（‘.‘）
????????if?name[0]?==?‘cat‘:
????????????cats.append（file_dir?+?file）
????????????label_cats.append（0）
????????else:
????????????dogs.append（file_dir?+?file）
????????????label_dogs.append（1）
????print（‘There?are?%d?cats?\nThere?are?%d?dogs‘?%（len（cats）?len（dogs）））
????
????image_list?=?np.hstack（（cats?dogs））?##?將圖像堆疊在一起
????label_list?=?np.hstack（（label_cats?label_dogs））?##?將圖像標簽堆疊在一起
????
????temp?=?np.array（[image_list?label_list]）
????temp?=?temp.transpose（）?#矩陣轉置
????np.random.shuffle（temp）?#?打亂存放的順序
????
????image_list?=?list（temp[:?0]）?#?獲取圖片
????label_list?=?list（temp[:?1]）?#?獲取標簽
????label_list?=?[float（i）?for?i?in?label_list]
????
????return?image_list?label_list

#%%
????#?對圖片進行裁剪
def?get_batch（image?label?image_W?image_H?batch_size?capacity）:
????‘‘‘
????args:
????????image:?list?type
????????label:?list?type
????????image_W:?image_width
????????image_H:?image_Height
????????batch_size:batch?size?#每批次的圖像量
????????capacity:?the?maxmum?elements?in?queue
????Returns:
????????image_batch:?4D?tensor?[batch_size?width?height?3]dtype=tf.float32
????????label_batch:?1D?tensor?[batch_size]?dtype?=?tf.float32
????‘‘‘
????#?類型轉換函數，返回張量
????image?=?tf.cast（image?tf.string）?#?數據類型轉換?image->string
????label?=?tf.cast（label?tf.int32）??#?數據類型轉換?label->int32
????
????#?make?an?input?queue?生成輸入對列
????input_queue?=?tf.train.slice_input_producer（[image?label]）
????
????label?=?input_queue[1]?#?讀取標簽
????image_contents?=?tf.read_file（input_queue[0]）?#?讀取圖像?string類型
????image?=?tf.image.decode_jpeg（image_contents?channels?=?3）?#解碼

????########################################
????#?data?argumentatioan?should?go?to?here
????########################################
????#?對圖片進行裁剪或擴充【在圖像中心處裁剪】，統一大小
????image?=?tf.image.resize_image_with_crop_or_pad（image?image_W?image_H）
????#?數據標準化?訓練前需要對數據進行標準化
????image?=?tf.image.per_image_standardization（image）?
????#?生成批次?在輸入的tensor中創建一些tensor數據的batch
????image_batch?label_batch?=?tf.train.batch（[image?label]
??????????????????????????????????????????????batch_size?=?batch_size
??????????????????????????????????????????????num_threads?=?64
??????????????????????????????????????????????capacity?=?capacity）?
????#?重新生成大小，即將label_batch變換成[batch_size]行的形式
????label_batch?=?tf.reshape（label_batch?[batch_size]）
????
????return?image_batch?label_batch
????
????#%%?test?：??matplotlib.pyplot繪圖?繪制直線、條形/矩形區域
????import?matplotlib.pyplot?as?plt

????BATCH_SIZE?=?5?#?批次中的圖像數量
????CAPACITY?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????4786??2017-09-13?21:11??import_data.py
?????文件????????6955??2017-09-13?21:34??model.py
?????文件???????11297??2017-08-31?10:14??test_import_data.py
?????文件????????6859??2017-09-14?09:54??training.py