怎么把下面代码改成批量分类数据集：# 加载自己的手写数字图片 from PIL import Image img = Image.open('my_digit.png').convert('L') img = img.resize((28, 28)) img = np.array(img).reshape(1, 28, 28, 1) img = img.astype('float32') / 255 # 使用CNN模型进行分类 result = model.predict_classes(img) print(result[0])

首先，需要准备好分类数据集，其中包括训练集和测试集。每个数据集包括许多图片，每个图片都有对应的标签，标签用于表示该图片属于哪个类别。假设已经准备好了数据集，可以使用下面的代码进行批量分类：

from PIL import Image
import numpy as np
import os

# 加载模型
model = ...

# 设置图片尺寸和通道数
img_size = (28, 28)
channels = 1

# 设置数据集目录和类别列表
data_dir = 'data'
class_names = ['class1', 'class2', 'class3', ...]

# 遍历数据集目录，读取每个图片并进行分类
for class_name in class_names:
    class_dir = os.path.join(data_dir, class_name)
    for file_name in os.listdir(class_dir):
        file_path = os.path.join(class_dir, file_name)
        img = Image.open(file_path).convert('L')
        img = img.resize(img_size)
        img = np.array(img).reshape(1, *img_size, channels)
        img = img.astype('float32') / 255
        result = model.predict_classes(img)
        print('The image %s belongs to class %s.' % (file_name, class_names[result[0]]))

上述代码中，`data_dir` 表示数据集目录，`class_names` 表示类别列表，其中每个元素表示一个类别的名称。遍历数据集目录，获取每个图片的文件路径，然后使用 `PIL.Image` 模块读取图片，并进行预处理（包括调整尺寸和通道数、类型转换和归一化）。最后，使用训练好的模型进行分类预测，并输出分类结果。