调用 load_mnist

时间: 2023-12-08 12:03:22 浏览: 69
PY

加载mnist数据的python函数

Hi，我是ChitGPT，很高兴能够和您对话！ 对于您的第一个问题，您可以在Python中调用以下代码以加载MNIST数据集： ``` from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() ``` 以上代码使用TensorFlow中的Keras API加载MNIST数据集。训练图像和标签存储在`train_images`和`train_labels`中，测试图像和标签存储在`test_images`和`test_labels`中。 希望我的回答可以帮到你，如果您有任何其他需要请随时问我！
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fashion-mnist数据集是一个用于机器学习的图像识别数据集，其中包含10个类别的60,000个训练图像和10,000个测试图像。该数据集可以通过d2l包轻松载入，只需调用d2l.load_data_fashion_mnist()即可。

module 'd2l' has no attribute 'load_data_fashion_mnist'

你可以尝试重新定义load_data_fashion_mnist函数并调用它，或者检查mnist路径是否正确。然而，建议新手不要修改d2l包中的路径，以免出错。另外，根据引用\[3\]的内容，如果在d2lzh_pytorch包中找不到名为'load_data_...

sys.path.append(os.pardir) import os import sys import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0] print(label) print(img.shape)#784 img = img.reshape(28, 28)#把图像形状变为原来的尺寸 print(img.shape)#（28，28） img_show(img)

load_mnist函数用于加载MNIST数据集，其中flatten=True表示将图像展开成一维数组，normalize=False表示不对图像进行归一化处理。接着从训练集中取出第一张图像和对应的标签，并打印出来。最后，调用img_show函数显示...

test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(256)，请解释这个函数如何使用

2. 调用d2l.load_data_fashion_mnist(256)函数来加载Fashion-MNIST数据集，将数据集分成大小为256的小批量样本 3. 将返回的结果赋值给test_iter变量，以便后续使用 通过这样的操作，我们可以方便地获取Fashion-...

把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10

mnist_test = gdata.vision.CIFAR10(train=False).transform_first(transformer) return (gdata.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True), gdata.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False))...

PS C:\Users\Admin\Desktop\机器学习> & C:/Users/Admin/AppData/Local/Microsoft/WindowsApps/python3.11.exe c:/Users/Admin/Desktop/机器学习/pys.py Traceback (most recent call last): File "c:\Users\Admin\Desktop\机器学习\pys.py", line 64, in <module> X_train, y_train = load_mnist('data', kind='train') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "c:\Users\Admin\Desktop\机器学习\pys.py", line 9, in load_mnist with open(labels_path, 'rb') as lbpath: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/train-labels.idx1-ubyte'

mnist = fetch_openml('mnist_784') X, y = mnist['data'], mnist['target'] 这个函数会自动下载并加载MNIST数据集，返回的X是一个形状为[70000, 784]的Numpy数组，y是一个形状为[70000]的Numpy数组，...

对fashion_mnist进行图像增强 用ImageDataGenerator实现

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 将图像数据从整数转换为浮点数 train_images = train_images.astype('float32') test_images = test_...

def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network x_train,t_train,x_test, t_test = get_data() network=init_network() print("x_train:",x_train) print("t_train:",t_train) print("x_test:",x_test) print("t_test:",t_test) for k,v in network.items(): print(k) print(v.shape)分析以上代码

get_data()函数通过load_mnist()方法加载MNIST数据集，并将训练数据x_train和t_train以及测试数据x_test和t_test返回。其中，normalize=True表示对数据进行归一化处理，flatten=True表示将图像展开...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是在使用PyTorch框架来训练一个神经网络对Fashion-MNIST数据集进行分类。首先定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。然后定义了一个权重初始化函数，它将会被应用到神经网络的所有线性层上...

from scipy.io import loadmat import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import sys, os import pickle from mnist import load_mnist # 函数定义和画图 # 例子：定义step函数以及画图 def step_function(x): y=x>0 return np.array(y,int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) ''' 1. 根据阶跃函数step_function的例子，写出sigmoide和Relu函数的定义并画图。 ''' ''' 2. 定义softmax函数，根据输入x=[0.3,2.9,4.0]，给出softmax函数的输出，并对输出结果求和。 ''' #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #c初始化网络结构，network是字典，保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network #字典 ''' 3. 调用get_data和init_network函数， 输出x_train, t_train，x_test,t_test，以及network中每层参数的shape（一共三层） ''' ''' 4. 定义predict函数，进行手写数字的识别。 识别方法： 假设输入手写数字图像为x，维数为784（28*28的图像拉成一维向量）， 第一层网络权值为W1（维数784, 50），b1（维数为50），第一层网络输出：z1=sigmoid(x*W1+b2)。 第二层网络权值为W2（维数50, 100），b2（维数为100），第二层网络输出：z2=sigmoid(z1*W2+b2)。 第三层网络权值为W3（维数100, 10），b3（维数为10），第三层网络输出（即识别结果）：p=softmax(z2*W3+b3)， p是向量，维数为10（类别数），表示图像x属于每一个类别的概率， 例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，表示x属于第三类（数字2）的概率为0.95， 属于第四类（数字3）的概率为0.05，属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大，因此，x属于第三类。 ''' ''' 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算（总体分类精度）,输出分类准确度。 例如测试数据数量为100，其中正确分类的数量为92，那么分类精度=92/100=0.92。 '''

3. 调用get_data和init_network函数，输出x_train, t_train，x_test,t_test，以及network中每层参数的shape（一共三层）： x_train, t_train, x_test, t_test = get_data() network = init_network() for i, (w,...

import time start_time = datetime.datetime.now() print("start preprocessing..................") n = 10000 (X_train, train_labels) = rm.load_mnist('E:\design project\wenquxing22a-master\sw\swSim-mnist\scripts', kind='train') otsu_imgs = [] images = [] for (k, j) in zip(range(n),range(1, n + 1)): o = sf.OTSU(X_train[k].reshape([28,28])) otsu_imgs.append(o.Otsu()) sf.processBar(j, n, "Otsuing") print("") # image normalization for (img, i) in zip(otsu_imgs, range(1, n + 1)): images.append(sf.deskew(img / 255.0)) sf.processBar(i, n, "Normalization") print("") images = np.asarray(images) np.save("E:/design project/wenquxing22a-master/sw/swSim-mnist/scripts/result date/nomalizedData_after_OTSU.npy", images) np.save("E:/design project/wenquxing22a-master/sw/swSim-mnist/scripts/result date/label.npy", train_labels) otsu_imgs_test = [] X_test, test_label = rm.load_mnist(r'E:\design project\wenquxing22a-master\sw\swSim-mnist\scripts',kind='t10k') testimages = [] for (k, j) in zip(range(n),range(1, n + 1)): o = sf.OTSU(X_test[k].reshape([28,28])) otsu_imgs_test.append(o.Otsu()) sf.processBar(j, n, "Otsuing") print("") # image normalization for img in otsu_imgs_test: testimages.append(sf.deskew(img / 255.0)) #soft_test = sf.imgSoft(testimages, soft_test, 0.80) #soft_test = np.asarray(soft_test) np.save("E:/design project/wenquxing22a-master/sw/swSim-mnist/scripts/result date/nomalizedDataTest.npy", testimages) np.save("E:/design project/wenquxing22a-master/sw/swSim-mnist/scripts/result date//label_test.npy",test_label) end_time = datetime.datetime.now() print("done!") print("running time: ", end_time - start_time)

首先，通过调用 rm.load_mnist() 函数加载 MNIST 数据集，然后使用 Otsu 算法进行图像二值化处理，接着对图像进行归一化处理（即去除图像中的旋转和偏移）。最后，将处理好的图像数据和对应的标签保存到 Numpy ...

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 3.7.1. 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights) # 3.7.2 重新审视Softmax的实现 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 3.7.3 优化算法 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 3.7.4 训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) d2l.plt.show()

这段代码是在Python中使用PyTorch库进行深度学习时的常用代码片段。它调用了PyTorch和d2l(torch)库，并使用d2l提供的函数从Fashion-MNIST数据集中加载训练和测试数据。其中batch_size参数指定了批量大小。

mnist.load_data()

调用 mnist.load_data() 将会返回两个元组，第一个元组包含了训练图像和对应的标签，第二个元组包含了测试图像和对应的标签。训练图像和测试图像都是由28x28的灰度图像组成，标签是表示对应图像所代表的数字的整数。...

mnist.load_data()使用方法

2. 调用load_data()函数加载数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() 3. 查看数据集信息 print('训练集图像数量：', len(train_images)) print('测试...

import pickle def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network def predict(network, x): W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3'] b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3'] a1 = np.dot(x, W1) + b1 z1 = sigmoid(a1) a2 = np.dot(z1, W2) + b2 z2 = sigmoid(a2) a3 = np.dot(z2, W3) + b3 y = softmax(a3) return y x, t = get_data() network = init_network() accuracy_cnt = 0 for i in range(len(x)): y = predict(network, x[i]) p = np.argmax(y) # 获取概率最高的元素的索引 if p == t[i]: accuracy_cnt += 1 print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

但是由于缺少一些必要的导入语句和函数实现，例如load_mnist和softmax函数，我无法直接运行它来进行验证。 不过，我可以给你一些建议来优化这段代码： 1. 导入缺失的模块：在代码的开头添加以下导入语句： ...

3.获取数据并初始化网络（提供代码），调用get_data和init_network函数，并输出x_train, t_train，x_test,t_test，以及network中每层参数的shape（一共三层） #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #初始化网络结构，network是字典，保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network 4.定义predict函数，进行手写数字的识别。 识别方法： 假设输入手写数字图像为x，维数为784（28*28的图像拉成一维向量），第一层网络权值为W1（维数784, 50），b1（维数为50），第一层网络输出：z1=sigmoid(x*W1+b2)。第二层网络权值为W2（维数50, 100），b2（维数为100），第二层网络输出：z2=sigmoid(z1*W2+b2)。第三层网络权值为W3（维数100, 10），b3（维数为10），第三层网络输出（即识别结果）：p=softmax(z2*W3+b3)，p是向量，维数为10（类别数），表示图像x属于每一个类别的概率，例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，表示x属于第三类（数字2）的概率为0.95，属于第四类（数字3）的概率为0.05，属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大，因此，x属于第三类。 5.进行手写数字识别分类准确度的计算（总体分类精度），输出分类准确度。 例如测试数据数量为100，其中正确分类的数量为92，那么分类精度=92/100=0.92。

from dataset.mnist import load_mnist # 获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_...

python调用数据集mnist

要调用MNIST数据集，可以使用Python中的TensorFlow或Keras库。以下是使用Keras库加载MNIST数据集的示例代码： python from keras.datasets import mnist # 加载MNIST数据集 (train_images, train_labels), ...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩