1. import os
這個包在載入資料時有很大作用，特別是在處理類似影象的問題時，這個包能發揮巨大的作用；
比較常用的就是兩個函式：
1. os.listdir() 傳入檔案路徑時，我們可以返回每個子檔案的名字；
2. os.path.join() 將大檔案的名字與子檔案名字連在一起，為啥這麼做？？ 為了獲取每個子檔案的每張影象的路徑。。後續就通過 imread()函式讀取到相應的影象。
2. import glob
這個函式與上面的 import os具有類似的作用，但這有點一步到位的意思；
# get the list of all the images
normal_cases = normal_cases_dir.glob('*.jpeg')
3. from keras.utils import to_categorical
這個是將標籤one-hot編碼的函式，將標籤歸一化可以手工進行完成，我們也可以將標籤直接數位化，在編譯函式compile()的引數
loss = "sparse_categorical_crossentropy"直接處理。
但是如果手動one-hot編碼，也非常簡單。
所以我們將其離散數字one-hot編碼時，只需要傳入y（label）與 num_classes(我們要分為多少各類，可選引數)
獨熱編碼在擬合神經網路時是非常必要的，他消除了神經網路標籤的數值大小的差異，避免了神經網路的小題大做。
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