深度学习算法实践：使用TensorFlow自定义数据集

随着深度学习算法在各个领域的广泛应用，掌握如何在TensorFlow中使用自定义数据集进行模型训练变得至关重要。本文将带您详细了解如何准备和加载自定义数据集，并演示一个示例代码，帮助您快速上手。

1. 数据集准备与标注

在进行深度学习模型训练之前，首先需要准备合适的数据集。自定义数据集可以是图像、文本、音频或其他形式的数据。对于图像数据来说，通常需要将图像文件准备并按照特定标准进行标注。

例如，我们考虑一个简单的图像分类任务，其中有两个类别：猫和狗。我们创建一个包含猫和狗图像的文件夹，并将它们分别放入两个子文件夹中，以便区分类别。同时，我们还需要为每张图像提供相应的标签信息，这可以通过文件名或额外的标注文件来实现。

2. 导入必要的库

在开始编写代码之前，我们需要导入一些必要的库，包括TensorFlow和其他辅助工具库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras