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既然哆啦a梦是机器人，咱们就另外找个机器人来区分吧。

一提到机器人，我立刻就想起来了它。

对，机器人瓦力（WALLE）。

我给你准备好了119张哆啦a梦的照片，和80张瓦力的照片。图片已经上传到了 这个Github项目 。

请点击 这个链接 ，下载压缩包。然后在本地解压。作为咱们的 演示目录 。

解压后，你会看到目录下有个image文件夹，其中包含两个子目录，分别是doraemon和walle。

打开其中doraemon的目录，我们看看都有哪些图片。

可以看到，哆啦a梦的图片真是五花八门。各种场景、背景颜色、表情、动作、角度……不一而足。

这些图片，大小不一，长宽比例也各不相同。

我们再来看看瓦力，也是类似的状况。

数据已经有了，下面我们来准备一下环境配置。

环境

我们使用Python集成运行环境Anaconda。

请到 这个网址 下载最新版的Anaconda。下拉页面，找到下载位置。根据你目前使用的系统，网站会自动推荐给你适合的版本下载。我使用的是macOS，下载文件格式为pkg。

下载页面区左侧是Python 3.6版，右侧是2.7版。请选择2.7版本。

双击下载后的pkg文件，根据中文提示一步步安装即可。

安装好Anaconda后，我们需要安装TuriCreate。

请到你的“终端”（Linux, macOS）或者“命令提示符”（Windows）下面，进入咱们刚刚下载解压后的样例目录。

执行以下命令，我们来创建一个Anaconda虚拟环境，名字叫做turi。

conda create -n turi python=2.7 anaconda

然后，我们激活turi虚拟环境。

source activate turi

在这个环境中，我们安装最新版的TuriCreate。

pip install -U turicreate

安装完毕后，执行：

jupyter notebook

这样就进入到了Jupyter笔记本环境。我们新建一个Python 2笔记本。

这样就出现了一个空白笔记本。

点击左上角笔记本名称，修改为有意义的笔记本名“demo-python-image-classification”。

准备工作完毕，下面我们就可以开始编写程序了。

代码

首先，我们读入TuriCreate软件包。它是苹果并购来的机器学习框架，为开发者提供非常简便的数据分析与人工智能接口。

import turicreate as tc

我们指定图像所在的文件夹image。

img_folder = 'image'

前面介绍了，image下，有哆啦a梦和瓦力这两个文件夹。注意如果将来你需要辨别其他的图片（例如猫和狗），请把不同类别的图片也在image中分别存入不同的文件夹，这些文件夹的名称就是图片的类别名(cat和dog)。

然后，我们让TuriCreate读取所有的图像文件，并且存储到data数据框。

data = tc.image_analysis.load_images(img_folder, with_path=True)

这里可能会有错误信息。

Unsupported image format. Supported formats are JPEG and PNG    file: /Users/wsy/Dropbox/var/wsywork/learn/demo-workshops/demo-python-image-classification/image/walle/.DS_Store

本例中提示，有几个 .DS_Store 文件，TuriCreate不认识，无法当作图片来读取。

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