用第三方的库载入为list或numpy array，再跑

请问楼主找到解决办法了嘛~~

调整官方教程的几行代码就可以搞定：
# 定义对应维数和各维长度的数组
input_images = np.array([[0]*784 for i in range(input_count)])
input_labels = np.array([[0]*10 for i in range(input_count)])
for filename in files:
filename = dir + filename
img = Image.open(filename)
width = img.size[0]
height = img.size[1]
for h in range(0, height):
for w in range(0, width):
# 通过这样的处理，使数字的线条变细，有利于提高识别准确率
if img.getpixel((w, h)) > 230:
input_images[index][w+h*width] = 0
else:
input_images[index][w+h*width] = 1
input_labels[index][i] = 1
index += 1
train_step.run(feed_dict={x: input_images[n*batch_size:(n+1)*batch_size], y_: input_labels[n*batch_size:(n+1)*batch_size], keep_prob: 0.5})
具体实现可以参考我的博文《如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片》，传送门：http://blog.csdn.net/shadown1ght/article/details/78076081

你好，请问解决了吗，我的ti格式图片几十兆，需要预处理才行，是怎么处理tif格式图片的

为什么要存入nput_images[index][w+h*width]这个数组中