我有一个手语数据集。这个数据集被存储在子目录中，如下所示。这是因为对于同一个标签生成了不同的数据。

这个文件夹在.csv文件中被标注，包含’Sentence’和’视频路径’两列，其中图像是视频数据集的帧。

每个视频数据集的帧被存储为.jpg文件。目录结构如下：

||---- ALL THE ABOVE --|--- 1 --- filename1.jpg|                     |      --- filename2.jpg |                     |----2 --- filename1.jpg|                            --- filename2.jpg |---- ALL IS WELL -----|----1 --- filename1.jpg|                      |      --- filename2.jpg|                      |----2 --- filename1.jpg|                             --- filename2.jpg

总共有101个文件夹，标签有22个。

但问题是，如何使用TensorFlow递归地将图像导入模型，并将这个数据文件夹分割成训练数据集和测试数据集，我需要从目录中导入每一帧。第二个问题（如果这个问题很傻请原谅，但我需要知道），如何将这个.csv文件（其中包含其标签和文件路径）用于模型？

如果有人能解答我的疑问和困惑，我将不胜感激。如果有任何语法错误，请原谅我。

谢谢大家

回答：

我建议使用以下函数 tf.keras.utils.image_dataset_from_directory。您可以选择是否推断标签。