深度学习——图像分类（五）

         keras搭建在tensorflow基础上，在安装keras安装之前需要安装tensorflow、numpy、matplotlib、scipy

           Tensorflow Tensor的通道排序 ： [ batch , height , width , channel ]

        损失函数是计算预测值和真实值的一类函数，而在机器学习中，我们想让预测值无限接近于真实值，所以需要将差值降到最低（在这个过程中就需要引入损失函数）。而在此过程中损失函数的选择是十分关键的，在具体的项目中，有些损失函数计算的差值梯度下降的快，而有些下降的慢，所以选择合适的损失函数也是十分关键的。
zfill() 方法返回指定长度的字符串

import os
# 图片所在路径
root_path = "D:\display\dianxisanganji"
filename_list = os.listdir(root_path)                    # 图片列表
for filename in filename_list:
    if filename.endswith('.jpg'):                        # 图像文件，将这个文件名加入到filenameForDisplay集中
        src_img_path = os.path.join(os.path.abspath(root_path), filename)      # 获取文件绝对路径,os.path.join拼接
        new_img_code = filename.split('_')[1].split('.')[0]
        dst_img_path = os.path.join(os.path.abspath(root_path), filename.split('_')[0] + '_' + new_img_code + '.png')
        try:
            os.rename(src_img_path, dst_img_path)            # 定义图片
            print('converting %s to %s ...' % (src_img_path, dst_img_path))
        except:
            continue

Python中的data.info()显示所有信息

zfill() 方法返回指定长度的字符串，原字符串右对齐，前面填充0


os.path.abspath(path)                 #返回绝对路径
os.path.basename(path)             #返回文件名
os.path.commonprefix(list)         #返回多个路径中，所有path共有的最长的路径。
os.path.dirname(path)             #返回文件路径
os.path.exists(path)                 #路径存在则返回True,路径损坏返回False
os.path.lexists                          #路径存在则返回True,路径损坏也返回True
os.path.expanduser(path)          #把path中包含的"~"和"~user"转换成用户目录
os.path.expandvars(path)          #根据环境变量的值替换path中包含的”$name”和”${name}”
os.path.getatime(path)              #返回最后一次进入此path的时间。
os.path.getmtime(path)              #返回在此path下最后一次修改的时间。
os.path.getctime(path)              #返回path的大小
os.path.getsize(path)              #返回文件大小，如果文件不存在就返回错误
os.path.isabs(path)                  #判断是否为绝对路径
os.path.isfile(path)                      #判断路径是否为文件
os.path.isdir(path)                      #判断路径是否为目录
os.path.islink(path)                  #判断路径是否为链接
os.path.ismount(path)              #判断路径是否为挂载点（）
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  #把目录和文件名合成一个路径
os.path.normcase(path)          #转换path的大小写和斜杠
os.path.normpath(path)              #规范path字符串形式
os.path.realpath(path)              #返回path的真实路径
os.path.relpath(path[, start])      #从start开始计算相对路径
os.path.samefile(path1, path2)  #判断目录或文件是否相同
os.path.sameopenfile(fp1, fp2)  #判断fp1和fp2是否指向同一文件
os.path.samestat(stat1, stat2)  #判断stat tuple stat1和stat2是否指向同一个文件
os.path.split(path)                      #把路径分割成dirname和basename，返回一个元组
os.path.splitdrive(path)               #一般用在windows下，返回驱动器名和路径组成的元组
os.path.splitext(path)                  #分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组
os.path.splitunc(path)                 #把路径分割为加载点与文件
os.path.walk(path, visit, arg)      #遍历path，进入每个目录都调用visit函数，visit函数必须有3个参数(arg, dirname, names)，dirname表示当前目录的目录名，names代表当前目录下的所有文件名，args则为walk的第三个参数
os.path.supports_unicode_filenames  #设置是否支持unicode路径名

import os
import time
count = 1
path = "D:\display\dianxisanganji"
filelist = os.listdir(path)                         # 用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
for file in filelist:
    Olddir = os.path.join(path, file)                # 把目录和文件名合成一个路径
    if os.path.isdir(Olddir):                        # 判断路径是否为目录
        continue
    filename = os.path.splitext(file)[0]            # 分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组
    filetype = os.path.splitext(file)[1]
    ticks = time.time()                                # 获取当前时间戳
    time_str = time.strftime('%Y年%m月%d日%H时%M分%S秒')  # # 把时间对象转换成字符串，将任意格式的日期字符串按要求进行格式化
    Newdir = os.path.join(path, str(time_str)+'电线杆'+str(count)+'.jpg')
    os.rename(Olddir, Newdir)
    print(Newdir)
    count += 1