不使用MNIST数据集，仅仅使用用户的数据集，数据集中已给出训练所需的全部图像

如果你已经有一个包含手写数字、运算符和特殊字符的用户自定义数据集，而不仅仅是图像文件，那么你可以按照以下步骤进行训练：

1. **数据预处理**：
确保所有图像都统一为合适的尺寸（例如，28x28像素，单通道），并且归一化到0-1范围。如果图片的颜色通道不是灰度的，可能需要转换为灰度。

2. **加载数据**：
使用PIL或其他库读取图像数据，并将它们转换为适合神经网络输入的格式。同时，记得加载相应的标签，这应该是每个图像对应的手写字母、运算符或特殊字符的标识。

import os
from PIL import Image

def load_custom_dataset(data_dir):
    images = []
    labels = []

    for folder_name in ['digits', 'operators', 'punctuation']:  # 假设有三个类别：数字、运算符和特殊字符
        for filename in os.listdir(os.path.join(data_dir, folder_name)):
            img_path = os.path.join(data_dir, folder_name, filename)
            with Image.open(img_path) as img:
                img = img.convert('L')  # 将彩色转为灰度
                resized_img = img.resize((28, 28))
                images.append(np.array(resized_img))
                labels.append(folder_name.index(filename.split('.')[0]))  # 假设文件名格式如'digit_1.png'

    return np.array(images), np.array(labels)

3. **创建数据生成器**：
对于较大的数据集，使用`ImageDataGenerator`可以帮助处理数据增强（如随机翻转、旋转）和批量加载，以避免一次性加载整个数据集导致内存不足。

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=10, horizontal_flip=True)

train_generator = datagen.flow(images, labels, batch_size=batch_size)

4. **构建和训练模型**：
利用上述预处理后的训练数据和生成器来训练模型，过程与之前类似。

model = ...  # 与MNIST例子中的模型相似

model.fit(train_generator, epochs=epochs, steps_per_epoch=len(images) // batch_size)