深度学习数据集格式

深度学习的发展离不开大量的数据集，数据集格式的好坏直接关系到算法的效果。本文将介绍几种常见的深度学习数据集格式。

1. CSV格式

CSV(Comma-Separated Values)格式是一种常见的数据交换格式，它将数据按照逗号分隔成若干列。CSV格式可以通过Excel等工具进行编辑，非常方便。在深度学习领域，CSV格式常用来存储结构化数据，如图像分类任务中的图像标签。

下面是一个示例，展示如何读取CSV格式数据集并加载到Pandas DataFrame中。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看前5行
print(df.head())

2. JSON格式

JSON(JavaScript Object Notation)格式是一种轻量级的数据交换格式，支持数组和键值对等数据类型。JSON格式不仅在Web应用中广泛使用，也在深度学习领域中被广泛采用。在一些自然语言处理任务中，如命名实体识别(NER)和情感分析，JSON格式被用来存储文本和其对应的标签。

下面是一个示例，展示如何读取JSON格式数据集并加载到Pandas DataFrame中。

import pandas as pd
import json

# 读取JSON文件
with open('data.json', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 将数据转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 查看前5行
print(df.head())

3. 图像数据集格式

在深度学习中，图像数据集是最常见的数据类型之一。常见的图像数据集格式包括图像文件夹格式、LMDB格式和TFRecord格式。

• 图像文件夹格式

图像文件夹格式是指将所有图像按照类别分别存储在不同的文件夹中。每个文件夹的名称表示对应的类别。这种格式非常方便，可以使用常规文件操作函数读取数据集。

下面是一个示例，展示如何读取图像文件夹格式数据集。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator