tensorflow에서 자신의 이미지 그림을 읽는 방법 (Queue를 통해batch 생성)

tensorflow를 사용할 때 때때로 자신의 그림을 읽고 처리해야 한다.
여기에서 각본을 써서 스스로 배우고 공고히 하는 데 편리하다.(코드는 Python3 기반)
그림 파일의 저장 경로는 다음과 같습니다.

``
ROOT_FOLDER
   |-------- SUBFOLDER (CLASS 0)
   |             |
   |             | ----- image1.jpg
   |             | ----- image2.jpg
   |             | ----- etc...
   |             
   |-------- SUBFOLDER (CLASS 1)
   |             |
   |             | ----- image1.jpg
   |             | ----- image2.jpg
   |             | ----- etc...
```

루트 디렉터리에 각 종류의 폴더를 만들고, 각 종류의 그림을 대응하는 폴더 아래에 놓습니다

import tensorflow as tf
import os

#    
Root_path = './'

#       ，  ，         
NUM_CLASS = 2
IMAGE_HEIGHT = 28
IMAGE_WIDTH = 28
IMAGE_CHANNELS = 3 #   =3，  =1

def read_iamge(Root_path, batch_size):
    imagepaths = []
    labels = []
    label = 0
    classes = sorted(os.walk(Root_path).__next__()[1])
    for c in classes:
        c_dir = os.path.join(Root_path, c)
        walk = os.walk(c_dir).__next__()[2]
        for sample in walk:
            if sample.endswith('.jpg') and sample.endswith('.jpeg'):
                imagepaths.append(os.path.join(c_dir, sample))
                labels.append(label)
        label += 1

    #  iamgepaths   labels    tf       
    imagepaths = tf.convert_to_tensor(imagepaths, tf.string)
    labels = tf.convert_to_tensor(labels, tf.int32)

    #    Queue
    imagepath, label = tf.train.slice_input_producer([imagepaths, labels], shuffle=True)

    #     ，     
    image = tf.read_file(imagepath)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=IMAGE_CHANNELS)

    #            （   [0,255]   [-1,1]）
    image = tf.image.resize_images(image, size=[IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH])
    image = image*1.0/127.5 - 1.0

    #    batch
    X, Y = tf.train.batch([image, label], batch_size=batch_size, num_threads=4, capacity=batch_size*8)
    return X, Y

그중 tf.train.slice_input_producer () 함수는 tensorlist에서 랜덤으로 tensor를 선택합니다
tf.train.batch () 함수는 디자인 요구에 부합되는batch를 만들 것입니다
tf 때문에.train.batch ()는Queue를 기반으로 하는 것이기 때문에 사용할 때Queue 작업 tf를 시작해야 합니다.train.start_queue_runners()