TensorFlow2.0 进行CK＋数据集kpl的处理的代码

以下是使用 TensorFlow 2.0 处理 CK+ 数据集的示例代码：

import tensorflow as tf
import os
import cv2
import numpy as np

# 设置数据集路径
data_dir = "/path/to/ck+"

# 读取数据集
def read_data(data_dir):
    data = []
    labels = []
    for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
        for file in files:
            if file.endswith(".png"):
                # 读取图像
                img_path = os.path.join(root, file)
                img = cv2.imread(img_path)
                img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                img = cv2.resize(img, (48, 48))
                # 获取标签
                label = int(os.path.basename(root))
                data.append(img)
                labels.append(label)
    # 转换为 numpy 数组
    data = np.array(data)
    labels = np.array(labels)
    return data, labels

# 加载数据集
data, labels = read_data(data_dir)

# 将标签转换为 one-hot 编码
labels = tf.one_hot(labels, depth=7)

# 将数据集划分为训练集、验证集和测试集
train_data, train_labels = data[:800], labels[:800]
val_data, val_labels = data[800:900], labels[800:900]
test_data, test_labels = data[900:], labels[900:]

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(48, 48)),
    tf.keras.layers.Reshape((48, 48, 1)),
    tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
    tf.keras.layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

# 在测试集上评估模型
model.evaluate(test_data, test_labels)

这里使用了 TensorFlow 2.0 提供的 Keras API，构建了一个简单的卷积神经网络模型。数据集处理部分使用了 OpenCV 库读取和处理图像，并将标签转换为 one-hot 编码。最后，使用训练集训练模型，并在测试集上评估模型的性能。