Tensorflow深度學習入門 自製資料集

python 將自己的資料集製作成tensorflow可讀取的資料集檔案*.cvs

這裡假設你已經有了樣本資料集，而且正樣本和負樣本已經分好類了

說明下製作正樣本資料集*.csv的過程，負樣本資料集的製作也同樣

import os,os.path  

import shutil,string
dir = "f:\python27\work\deal-file\pos"
outdir = "pos"
label = " 1"
filelist = os.listdir(dir)
#列出dir目錄下的目錄和檔案
fileinfo = open('list.csv','w')
#將結果儲存在list.csv中
for i in filelist:
curname = os.path.join(outdir, i)
print curname
fileinfo.write(curname +  ' 1' + '\n') #這裡 1 為正樣本的標籤
#print i
fileinfo.close()

os.listdir(dirname)：列出dirname下的目錄和檔案 

os.getcwd()：獲得當前工作目錄
os.curdir:返回當前目錄（'.')
os.chdir(dirname):改變工作目錄到dirname
os.path.isdir(name):判斷name是不是乙個目錄，name不是目錄就返回false
os.path.isfile(name):判斷name是不是乙個檔案，不存在name也返回false
os.path.exists(name):判斷是否存在檔案或目錄name
os.path.getsize(name):獲得檔案大小，如果name是目錄返回0
os.path.abspath(name):獲得絕對路徑
os.path.normpath(path):規範path字串形式
os.path.split(name):分割檔名與目錄（事實上，如果你完全使用目錄，它也會將最後乙個目錄作為檔名而分離，同時它不會判斷檔案或目錄是否存在）
os.path.splitext():分離檔名與副檔名
os.path.join(path,name):連線目錄與檔名或目錄  
os.path.basename(path):返回檔名
os.path.dirname(path):返回檔案路徑

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