D:\wjd这个路径下不是文件夹，而是很多RGB图片

哦，我明白了。那么这个错误信息的意思是在 D 盘的 wjd 文件夹下找不到名为 Ag10000.png 的文件。

如果你的代码需要访问一个文件夹下的所有图片，可以使用 Python 中的 glob 模块来获取文件夹下的所有文件路径。例如：

import glob

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')  # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径

这样就可以获取文件夹下所有的 png 图片路径，然后进行后续处理。

相关问题

可是我想访问D:\wjd这个路径下的多个文件夹

如果您想访问D:\wjd这个路径下的多个文件夹，您可以使用Python的os模块中的listdir方法来获取D:\wjd路径下的所有文件夹名称，例如：

import os

base_folder = "D:/wjd"  # 根文件夹路径
for sub_folder in os.listdir(base_folder):
    sub_folder_path = os.path.join(base_folder, sub_folder)  # 子文件夹完整路径
    if os.path.isdir(sub_folder_path):  # 判断是否为文件夹
        # 对子文件夹进行操作，例如打印子文件夹名称和其中的文件列表
        print("子文件夹名称：", sub_folder)
        print("子文件夹中的文件列表：", os.listdir(sub_folder_path))

这个程序片段会获取D:\wjd路径下的所有文件夹名称，然后对每个子文件夹进行操作。在操作子文件夹时，您可以使用os模块提供的其他方法来读取或写入子文件夹中的文件。

D:\wjd\2，我想分类这个路径下的图片

好的，你需要使用图像分类模型来对这个路径下的图片进行分类。常用的图像分类模型有 AlexNet、VGG、ResNet、Inception 等。这里我们以使用 ResNet50 为例，来对这个路径下的图片进行分类。需要先安装好 TensorFlow 和 Keras 库。

首先，你需要将这个路径下的图片加载到内存中。可以使用 Keras 中的 `ImageDataGenerator` 类来实现。以下是代码示例：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'D:/wjd/2',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical',
        subset='training')

validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'D:/wjd/2',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical',
        subset='validation')

这里