我正在尝试为这个数据集创建一个深度学习模型。由于我在使用台式电脑，我只从第一个训练集中选取了3000张图片，这些图片存放在外部驱动器的一个文件夹中。我使用以下Python代码从文件夹中获取图片列表：

from PIL import Imageimport globimage_list = []for filename in glob.glob('/Volumes/G-DRIVE mobile USB-C/traan/*.jpeg'): #假设是jpeg格式    im=Image.open(filename)    image_list.append(im)print(image_list)

打印出来的列表看起来像这样：

[<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=3888x2592 at 0x1087337D0>, <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=3888x2592 at 0x108733850>, ...

如何将这个列表转换成可以输入TensorFlow模型的形式，就像这个教程中的那样？

回答：

首先，你需要将你的列表转换为numpy数组，

import numpy as npimages_list = np.stack(image_list) # 假设所有图片具有相似的形状，即(height, width, 3)，images_list现在具有形状(num_images, height, width, channel)

然后，你可以使用这个张量，或这个张量的一部分，通过占位符来训练你的模型

images = tf.placeholder(tf.float32, [None, height, width, channel])...sess.run(train_op, feed_dict={images:images_list})