图像归一化处理：
在代码中看到图像的2种处理方式：
- img/255.0
- image =image/ 255
- img/127.5 - 1
-
image = (image-127.5 )/ 127.5
第一种是对图像进行归一化，范围为[0, 1]，第二种也是对图像进行归一化，范围为[-1, 1]，这两种只是归一化范围不同。
上、下采样：
scipy.ndimage.interpolation.zoom函数
scipy.ndimage.interpolation.zoom-CSDN博客
scipy.ndimage.interpolation.zoom(input, zoom, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)[source]
Zoom an array.
input：输入数组
zoom：类型为float或sequence，沿轴的缩放系数。 如果float，每个轴的缩放是相同的。 如果sequence，zoom应包含每个轴的一个值。
output：放置输出的数组，或返回数组的dtype
order：样条插值的顺序，默认为3.顺序必须在0-5范围内。
获取文件夹下的所有文件名：
os.listdir（）:
python中os.listdir用法_os.listdir()函数用法-CSDN博客
glob.glob() + os.path.join() ：找到文件路径，拼接路径_glob.glob(os.path.join-CSDN博客
创建卷积层：
tf.nn.conv2d()函数
tf.nn.conv2d()函数详解(strides与padding的关系)-CSDN博客
python中的小数表示：1e-3
1e-3：表示一个微小值，有3个0构成的0.001。
7e-9：表示有9个0构成的0.000000007。
10e-60：表示有60个0构成的0.000……0001。
xe-y：表示有y个0构成的0.000……000x。
a = 1e-3
b = 6e-4
print('输出1e-3：', a)
print('输出6e-4：', b)
输出结果：
输出1e-3： 0.001
输出1e-3： 0.0006
打乱数据：random.shuffle()
random.shuffle()的使用注意事项_random.shuffle怎么复原-CSDN博客
import random
a = [0, 1, 2, 3, 4]
b = a
random.shuffle(b)
print(a)
print(b)
a = [0, 1, 2, 3, 4]
b = a[:]
random.shuffle(b)
print(a)
print(b)上半部分输出的结果如下，可以看到，虽然我们本意只是打乱b的顺序，但是a得顺序也被打乱了。
[3, 2, 0, 4, 1]
[3, 2, 0, 4, 1]
下半部分输出数据如下，此时才是我们真正想要的结果，只有b被打乱了，a的数据还是和原来一样。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-791040.html
[0, 1, 2, 3, 4]
[2, 0, 4, 1, 3]文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791040.html
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