博主是那种“拿来就用，不会再查”的人。而几乎所有教程都秉持着“这应该是python课教的”的理念，从而使得没学过python的人颇为头疼。博主虽接触过python，但还没系统学过，阅读一篇代码，最耗时的部分不是探索算法原理，而是查阅python函数用法……
嗯？你说什么？学python？在我眼中，专门学一门语言是最低效的事情之一（大学学C语言除外，毕竟是基础）。python是不会学的，这辈子也不可能学的。但也不能永远被语言问题所困扰，于是博主决定，总结一个“数据处理‘万能’模板”，将来需要用时，直接稍加改动，复制粘贴。
本文代码来源《Tensorflow实战Google深度学习框架（第2版）》第六章最后一节，本来是一个迁移学习的程序，但其中的数据处理模块我觉得很有帮助，特拿出来逐行精析。一不小心写了很多注释，干脆放在博客上，希望能帮有需要的人节省语言学习时间。
http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz ，在这个网址下载数据，解压缩如下图：
（代码文件要和这两个文件夹放在一个文件夹下）
左边文件夹是解压得到，右边文件夹是新建的。flower_photos文件夹中有五个子文件夹，每个文件夹中都是同种类的花朵图片，这就是我们要面对的数据。
平均每一种花有734张图片，每张图都是RGB彩色，大小不同。
本文程序的input就是这些图片，output就是一个以.npy格式存储的数据文件（文末会说明如何读取这种文件）。
# -*- coding: utf-8 -*-
import glob
import os.path
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
INPUT_DATA = 'flower_photos' # 原始输入数据的目录，其有五个子目录，每个目录下保存属于该类别的所有图片
OUTPUT_DATA = 'processed_flower_data/flower_processed_data.npy' # 将整理后的图片数据通过numpy的格式保存
# 测试数据和验证数据的比例
VALIDATION_PERCENTAGE = 10
TEST_PERCENTAGE = 10
# 读取数据并将数据分割成训练数据、验证数据和测试数据
def create_image_lists(sess, testing_percentage, validation_percentage):
# sub_dirs用于存储INPUT_DATA下的全部子文件夹目录
sub_dirs = [x[0] for x in os.walk(INPUT_DATA)] # os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下
is_root_dir = True
# 初始化各个数据集
training_images = []
training_labels = []
testing_images = []
testing_labels = []
validation_images = []
validation_labels = []
current_label = 0 # 在接下来的for循环中，第一次循环时值为0，每次循环结束时加一
count = 1 # 循环计数器
# 对每个在sub_dirs中的子文件夹进行操作
for sub_dir in sub_dirs:
# 直观上感觉这个条件结构是多此一举，暂时不分析为什么要加上这个语句
if is_root_dir:
is_root_dir = False
continue # 继续下一轮循环，下一轮就无法进入条件分支而是直接执行下列语句
print("开始读取第%d类图片：" % count)
count += 1
# 获取一个子目录中所有的图片文件
extensions = ['jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG'] # 列出所有扩展名
file_list = []
# os.path.basename()返回path最后的文件名。若path以/或\结尾，那么就会返回空值
dir_name = os.path.basename(sub_dir) # 返回子文件夹的名称（sub_dir是包含文件夹地址的串，去掉其地址，只保留文件夹名称）
# 针对不同的扩展名，将其文件名加入文件列表
for extension in extensions:
# INPUT_DATA是数据集的根文件夹，其下有五个子文件夹，每个文件夹下是一种花的照片；
# dir_name是这次循环中存放所要处理的某种花的图片的文件夹的名称
# file_glob形如"INPUT_DATA/dir_name/*.extension"
file_glob = os.path.join(INPUT_DATA, dir_name, '*.' + extension)
# extend()的作用是将glob.glob(file_glob)加入file_list
# glob.glob()返回所有匹配的文件路径列表,此处返回的是所有在INPUT_DATA/dir_name文件夹中，且扩展名是extension的文件
file_list.extend(glob.glob(file_glob))
# 猜想这句话的意思是，如果file_list是空list，则不继续运行下面的数据处理部分，而是直接进行下一轮循环，
# 即换一个子文件夹继续操作
if not file_list: continue
print "文件名列表制作完毕，开始读取图片文件"
# 将file_list中的图片文件一条一条进行数据处理
# 注意此时file_list已经变成了一个基本单位为字符串的list，list中的每个字符串存储的是一个图片的完整文件名（含路径），
# 这些图片所属的文件夹就是这一轮循环的sub_dir
for file_name in file_list:
# 以下两行是读文件常用语句
image_raw_data = gfile.FastGFile(file_name, 'rb').read()
image = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)
# 如果图片数据的类型不是float32，则转换之
if image.dtype != tf.float32:
image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
# 调整图片的尺寸,将其化为299*299，以便inception-v3模型来处理
image = tf.image.resize_images(image, [299, 299])
image_value = sess.run(image) # 提示：sess.run(image)返回image的计算结果;
# 至此， image_value类型是299*299的float32型矩阵，代表当前循环所处理的图片文件
# 随机划分数据集，通过生成一个0-99的随机数chance来决定当前循环中的图片文件划入验证集、测试集还是训练集
# np.random.randint(100)作用是随机生成在0-99间的一个数（此函数还可以指定返回的尺寸，比如可以指定返回一个x*y的矩阵，未指定尺寸则返回一个数）
chance = np.random.randint(100)
if chance < validation_percentage:
validation_images.append(image_value) # 由于一共有3670张图片，这样最终的validation_images的尺寸大致是(3670*validation_percentage%)*229*229*3
validation_labels.append(current_label) # 由于一共有3670张图片，这样最终的validation_labels的尺寸大致是(3670*validation_percentage%)*1
elif chance < (testing_percentage + validation_percentage):
testing_images.append(image_value)
testing_labels.append(current_label)
else:
training_images.append(image_value)
training_labels.append(current_label)
current_label += 1 # 注意这一行在上一个for外面，在最外层for里面；作用是在进入最外层for的下一轮循环之前，将"当前标签"加一，以表示下一个图片文件夹
print "本类图片读取完毕"
print "开始打乱训练数据集"
# 将训练数据随机打乱以获得更好的训练效果
# 注意这里已经跳出了for循环，此时的training_image尺寸大致是(3670*(100-validition_percentage-testing_percentage)%)*299*299*3
# training_labels尺寸大致是(734*(100-validition_percentage-testing_percentage)%)*1
state = np.random.get_state() # 获取随机生成器np.random的状态
np.random.shuffle(training_images) # 进行打乱操作，如果对象是多维矩阵，只对第一维进行打乱操作
np.random.set_state(state) # 将之前随机生成器的状态设置为现在随机生成器的状态，目的是让下面一行对标签的打乱和上一行图片的打乱一致
np.random.shuffle(training_labels)
print "数据集处理完毕！"
return np.asarray([training_images, training_labels,
validation_images, validation_labels,
testing_images, testing_labels])
def main():
with tf.Session() as sess:
processed_data = create_image_lists(
sess, TEST_PERCENTAGE, VALIDATION_PERCENTAGE)
np.save(OUTPUT_DATA, processed_data)
if __name__ == '__main__':
main()
如果你的目录结构和文件夹的名称和我在一中所述一样，那么上述代码能不加改动直接在你的pycharm上运行。毕竟要对付3670张彩图，我运行了约33分钟，成功后大概是这样：
# 开始读取第1类图片：
# 文件名列表制作完毕，开始读取图片文件
# 本类图片读取完毕
# 开始读取第2类图片：
# 文件名列表制作完毕，开始读取图片文件
# 本类图片读取完毕
# 开始读取第3类图片：
# 文件名列表制作完毕，开始读取图片文件
# 本类图片读取完毕
# 开始读取第4类图片：
# 文件名列表制作完毕，开始读取图片文件
# 本类图片读取完毕
# 开始读取第5类图片：
# 文件名列表制作完毕，开始读取图片文件
# 本类图片读取完毕
# 开始打乱训练数据集
# 数据集处理完毕！
然后在processed_flower_data下发现有一个新文件flower_processed_data.npy：
.npy文件的简单使用import numpy as np
data = np.load(xxx.npy)
然后data就是如下格式：
[training_images, training_labels,
validation_images, validation_labels,
testing_images, testing_labels]
比如data[0]就是training_images的list，用如下代码查看其尺寸（应该有比这更简单的方法）：
array=np.array(data[0])
array.shape
结果：
(2915, 299, 299, 3)
这是我的训练集的尺寸，共2915张图片，由于是用随机数分配的图片，可能每个人的图片张数不一样。
以上。