tensorflow 加载本地文件
https://www.cnblogs.com/ypzhai/p/9997856.html
加载图片也可以用 PIL 模块下的 Image 函数，显示图片直接用 img.show()
将图片转换成灰度图：img = np.array(img.convert('L'))
其实python加载文件的方法很多，主要根据数据的格式来选择合适的方法来加载数据。上面的链接主要讲解 官方数据集（.npz ）的加载
########这是用 PIL 模块下的 Image 读取图片的代码，这个方法没有 cv2 读取图片好用感觉#
from PIL import Image
dir =r"./garbage_classify/train_data/"
img_array = []
for i in os.listdir(dir):
print(i)
tmp = i
if tmp.spilt('.')[1] == 'jpg':
# d ="./garbage_classify/train_data" + i
img = Image.open(dir+i)
img.show() ####就这一点很方便！！！！！
###########这是用 cv2 读取文件夹下的图片###########
import cv2
dir =r"./garbage_classify/train_data/"
for iin os.listdir(dir):#虽然 listdir 函数把目录下的文件都列出来了，但是你不能通过这种方式读取图片，想要读取，还得绝对路径
print(i)
tmp = i
if tmp.split('.')[1] =='jpg':
img = cv2.imread(dir + i ,1)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(2500)
img_array.append(img)
tensorbord 可视化遇到的问题
设置断点续训：
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,
save_weights_only=True,save_best_only=True) 和设置 Tensorbord 类似
