keras数据集结构及制作方法提问。
问题遇到的现象和发生背景
本人毕设，想要用keras搭建一个分类的神经网络，数据集的图片可以用仿真的，但是标签不知道该怎么办，各位指点一二（本人刚开始学，如提问有问题请指正）
我想要达到的结果
想制作一个数据集用于keras搭建的网络。
网上免费的，标注好的数据集挺多的。
你要自己做数据集，标签就只能手动标了。
入门的数据集MNIST，网上搜下就能找到
你要做啥类型的分类？动物植物路标？
网上可以下载，有很多seras数据集，不一定非要自己搭建一个
keras有to_categorical方法，可以根据给出的真值矩阵进行分类，比如矩阵里有0，1，2，那么它就会分成三类这样，网上这类方法很多
这个问题暂时算是解决了，我做数据集是想要放到分类的神经网络里，数据集就参考了猫狗分类的模型用到的数据集。每个jpg图片文件命名为：类别名.序号，比如猫狗分类里是：cat.0，dog.0我那个偏振角度（45度）的可以是：45.0，45.1，45.2等等。所有的训练图片（猫和狗，各种度数）都放到一个文件夹里（比如叫data_base，之后在python程序里把data_base里的图片按比例分到几个文件夹里（train_dir，validation_dir，test_dir）之后就可以把图片导入到搭建好的模型里了，程序我按照猫狗分类程序改的，虽然还有些不清楚的地方，不过还是跑下来了。非常感谢各位热心回答我的问题。