**已經完結,
提取碼：pkbl
接下來的部落格開始記錄我研究過程，過程是：採集樣本->標註->訓練->測試。
上一章講的樣本數收集，本章將樣本資料預處理和標註。
通過標註軟體可以生產乙個對應的xml檔案。
如圖 標註後所有的麻將和xml標註都放在對應的2bing資料夾 裡面。
接下來就需要分開測試樣本和訓練樣本，一般來說對於訓練資料比較少，建議測試樣本大於1/3. 比如100張樣本，建議測試樣本30張左右。但是都在資料夾裡面，如果手動去篩選那肯定很累。想想咋們既然是『馬龍』 那就用指令碼解決吧，難道還乙個乙個去選？ (*￣︶￣)。
演算法思想是 遍歷所有麻將資料夾裡面的 類似『2bing』 資料夾。再通過 隨機函式 random.randint(1,3)， 然後不停的while迴圈直到找到對應的測試樣本數量才停住，接下來就將找到的測試樣本和訓練樣本資料放在對應的資料夾裡面。
接下來用xml_to_csv.py將xml格式的資料轉化問csv資料格式的標註。
然後用generate_tfrecord.py將csv的資料轉化為tfrecord資料格式，這個資料格式是tensorflow標準格式，主要是訓練的將比較快適合它那個標準吧。
在轉換前將標籤與index對應起來。修改generate_tfrecord裡面的地方如下：
接下來新建乙個labelmap.pbtxt標籤檔案。
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...
到此為止所有資料前的準備已經結束。下一章將訓練過程和訓練結果。
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