石头、剪刀、布！10分钟带你打开深度学习大门，代码已开源( 四 )
总结来说，一个深度学习算法的开发，需要经过数据准备、模型选择与训练、模型效果评估、模型测试这四个阶段。
现在，正式开始！
数据准备
我们之前提到，需要大量的(图像，手势)数据对来进行模型的训练。搜集这样的数据无疑是一个繁琐的工作，拍照、标注……
幸运的是，谷歌工程师Laurence Moroney为我们提供了这样一个数据集，其中包含了白色背景下的三种手势共2892张图像及对应的手势标签，一些例子：
△Moroney提供的数据集的一些例子
数据集网址：
http://www.laurencemoroney.com/rock-paper-scissors-dataset/
一切看似都是这么的顺利。等等，我们怎么把这么一坨图像搞进浏览器里去？
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