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　　由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。

　　但是我们找到了一个专门抓取这种类型图片的github库，所以我们可以直接使用。clone项目后可以运行下面的代码来创建文件夹，并将每个图像下载到其特定的文件夹中。

　　这里的folder变量表示类的名称，urls变量用于获取URL文本文件(可以根据文本文件名更改它)，name变量用于为每个图像创建唯一的名称。

　　上面代码将为每个类下载2000张图像，可以编辑最后一个“if”条件来更改下载图像的个数。

　　我们下载的文件夹可能包含其他类型的文件，所以首先必须删除不需要的类型的文件。

　　另外图像可能包含许多重复的图像，所以我们必须从每个文件夹中删除重复的图像。

　　Md5为每个图像创建一个唯一的哈希值，如果哈希值重复(重复图像)，那么我们将重复图片添加到一个列表中，稍后进行删除。

　　因为使用TensorFlow框架所以需要判断是否被TensorFlow支持，所以我们这里加一个判断：

　　以上就是数据准备的所有工作，在清理完数据后，我们可以拆分数据。比如分割创建一个训练、验证和测试文件夹，并手动添加文件夹中的图像，我们将80%用于训练，10%用于验证，10%用于测试。

　　可以使用ImageDataGenerator库，进行数据增强。数据增强也叫数据扩充，是为了增加数据集的大小。ImageDataGenerator根据给定的参数创建新图像，并将其用于训练(注意:当使用ImageDataGenerator时，原始数据将不用于训练)。

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