1.项目简介

1.数据集

cat_12数据集包含3个部分，训练集cat_12_train,测试集cat_test,以及存储图片名称及标签的train_list.txt

2.数据预处理

首先，定义一个prepare_image函数，取出文本文件中的图片路径与标签，并且打乱顺序

def prepare_image(file_path):
    X_train = []
    y_train = []

    with open(file_path) as f:
        context = f.readlines()
    random.shuffle(context)

    for str in context:
        str = str.strip('\n').split('\t')

        X_train.append('./cat_12/' + str[0])
        y_train.append(str[1])

    return X_train, y_train

再定义一个preprocess_image进行图片归一化操作，将像素值限制在0-1之间。

# 数据归一化
def preprocess_image(image):
    image = tf.io.read_file(image)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize_with_