Pythonのローカルディレクトリからトレーニングデータをインポートする

Question

私のローカルディレクトリからトレーニングデータをPythonプログラムにインポートする必要があります。現在、私はチュートリアルを、以下、これでデータは次のコードの助けを借りて、インポートされたチュートリアルています：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True) 

をしかし、私の問題は、私のデータはので、私はこのアプローチを使用することはできません、私のローカルディレクトリに存在していることです。あなたの助けが高く評価されます。私のローカルディレクトリには複数のファイルが含まれており、それらを1つの変数ですべてインポートする必要があります。

Answer 1

すべてのデータを保存するローカルディレクトリにdataというフォルダを作成してから、./dataを使用して参照することができます。その後、地元のdataフォルダにアクセスするには、次のように動作するはずです：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("./data/", one_hot = True) 

あなたはまた、プログラムでカレントディレクトリを取得することができ、その後、その後

import os 

# get the current directory 
current_directory = os.path.join(os.path.dirname(__file__)) 

# create the path to the data directory within the current directory 
data_directory = os.path.join(current_directory, "data") 

を次のようにデータディレクトリへのパスを構築し、

import os 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 

# get the current directory 
current_directory = os.path.join(os.path.dirname(__file__)) 

# create the path to the data directory within the current directory 
data_directory = os.path.join(current_directory, "data") 

mnist = input_data.read_data_sets(data_directory, one_hot = True) 

EDIT：次のようにコードを編集してあなたのコメントをもとに、あなたは、TEで独自のデータをロードする方法について尋ねていますnsorflow：

あなたはそれがこのチュートリアルを開始するために、より良いのTFを初めて使用する場合は、ドキュメントで推奨されているように：

• tf.contrib.learn Quickstart

Answer 2

私はscikitの助けを借りて問題を解決しました。まず、実際には、このラインが「tensorflow.examples.tutorials.mnist」に行きます 「tensorflow.examples.tutorials.mnist輸入INPUT_DATAから」それをインストールして、ローカルディレクトリから

import sklearn.datasets 
data = sklearn.datasets.load_files(path, shuffle='False')