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这篇文章将为大家详细讲解有关解决keras读取多个hdf5文件进行训练的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

用keras进行大数据训练，为了加快训练，需要提前制作训练集。

由于HDF5的特性，所有数据需要一次性读入到内存中，才能保存。

为此，我采用分批次分为2个以上HDF5进行存储。

1、先读取每个标签下的图片，并设置标签

def load_dataset(path_name,data_path):
 images = []
 labels = []
 train_images = []
 valid_images = [] 
 train_labels = []
 valid_labels = []
 counter = 0
 allpath = os.listdir(path_name)
 nb_classes = len(allpath)
 print("label_num: ",nb_classes)
 
 for child_dir in allpath:
 child_path = os.path.join(path_name, child_dir)
 for dir_image in os.listdir(child_path):
  if dir_image.endswith('.jpg'):
  img = cv2.imread(os.path.join(child_path, dir_image))  
  image = misc.imresize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), interp='bilinear')
  #resized_img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
  images.append(image)
  labels.append(counter)

本文题目：解决keras读取多个hdf5文件进行训练的方法-创新互联
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