最近、機械学習を学び始めたものです。

タイトルのようにpythonを用いた画像分類モデルを作成しようと思っています。  
現在、ライブラリ、画像の読み込みまでは正常に動作していることを確認しています。

問題としては、データをX_train、y_trainに分けたときにy_trainの結果が[4]と返されてしまう点です。  
各データの分類値である[0,1,2,3,4]のいずれかの数字が画像データの数だけ返すようにしたいです。

以下、コードになります。  
拙い文章、コードで分かりづらいと思いますが、ご教授していただければと思います。

```

    #ライブラリのインポート
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    import glob
    
    #ファイルからtrainデータとtestデータをそれぞれ読み込む
        for f in glob.glob("/content/drive/MyDrive/deeplearning-day3-classifing-apples/*/*/*.jpg"):    
        img_data = tf.io.read_file(f)
        img_data = tf.io.decode_jpeg(img_data)
        img_data = tf.image.resize(img_data,[100,100])
        for r in glob.glob("/content/drive/MyDrive/deeplearning-day3-classifing-apples/*/*.jpg"):    
        img_data_test = tf.io.read_file(r)
        img_data_test = tf.io.decode_jpeg(img_data_test)
        img_data_test = tf.image.resize(img_data_test,[100,100])
    
    #画像データをXとyに分ける
    X_train = []
    y_train = []
    X_test = []
    y_test = []
    
    X_train.append(img_data)
    y_train.append(int(f.split("/")[6].split("_")[0]))
    X_test.append(img_data_test)
    y_test.append(int(r.split("/")[6].split("-")[0]))
    
    #numpyに変換
    X_train = np.array(X_train) / 255.0
    y_train = np.array(y_train)
    X_test = np.array(X_test) / 255.0
    y_test = np.array(y_test)
    
    #それぞれの画像データの形式
    train例... /content/drive/MyDrive/deeplearning-day3-classifing-apples/train/0_Bread/0.jpg
    test例... /content/drive/MyDrive/deeplearning-day3-classifing-apples/test/0-0.jpg
    
```

[![階層の写真](https://i.stack.imgur.com/P0HJX.png)](https://i.stack.imgur.com/P0HJX.png)
CC BY-SA 4.0
2022-11-16T01:25:44.243
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2022-11-16T01:32:14.337
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question
python python3 tensorflow
pythonを用いた画像分類の機械学習で画像データをXとyデータに分けたときのyデータの処理がうまくいかない