假设我有一个图像文件夹，例如：
PetData
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Dog - images
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Cat - images
我如何将其转换为 (x_train, y_train),(x_test, y_test) 格式？我看到这种格式广泛用于 MNIST 数据集，如下所示：
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
不过我想用我自己的图像文件夹来完成此操作。
mnist.load_data()返回两个元组，其中包含图像内容和标签uint8数组。您应该通过加载文件夹的图像来获取这些数组（您可以使用诸如PIL.Image为了加载 X，您的 y 只是文件夹名称提供的设置标签）。
PIL.Image使用示例：
from PIL import Image
import glob
for infile in glob.glob("*.jpg"):
im = Image.open(infile)
要拆分训练/测试，您可以使用sklearn.model_selection.train_test_split:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)
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