TensorFLow能够识别的图像文件，可以通过numpy，使用tf.Variable或者tf.placeholder加载进tensorflow；也可以通过自带函数（tf.read）读取，当图像文件过多时，一般使用pipeline通过队列的方法进行读取。下面我们介绍两种生成tensorflow的图像格式的方法，供给tensorflow的graph的输入与输出。

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import cv2 
import numpy as np 
import h6py 
 
height = 460 
width = 345 
 
with h6py.File('make3d_dataset_f460.mat','r') as f: 
  images = f['images'][:] 
   
image_num = len(images) 
 
data = np.zeros((image_num, height, width, 3), np.uint8) 
data = images.transpose((0,3,2,1)) 

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本文题目：python生成tensorflow输入输出的图像格式的方法-创新互联
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