如何使用TensorFlow根据文件名或文件夹名提取标签并加入队列？

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TensorFlow官网提供的cifar-10教程是卷积神经网络入门的好例子。有时想直接用这个模型来处理自己的数据，但发现数据类型不是常见的，我们通常获取的（图片）数据是以文件夹分类存储的。

TensorFlow官网给的cifar-10教程，是卷积神经网络入门的好例子，有时想直接拿这个模型来跑自己的数据，却发现他的数据类型不是常见的，我们一般获取的数据（图片）以文件夹分类存好，或者直接在文件名上注明了类别，这时就要通过文件名的来获取标签，显然直接用cifar-10的方式是不行的。

这里当然可以吧数据转化成cifar-10那种类型，不过个人不喜欢这种方式吧。

另一种就还是老办法，对文件名进行处理，获取标签。

其实处理文件名，对python来说，很简单。只是刚接触卷积神经网络的，可能并不熟悉TensorFlow的用法（本人），怎么修改代码才能以这种方式读取数据进队列呢？

看代码：

import tensorflow as tf import os #这就是数据所在的路径，其子目录是若干个文件夹，分别对应一类数据， #文件夹下存放的就是对应那一类的数据。