data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image)

这段代码是对加载的数据进行了进一步的处理，具体包括读取图片、转换颜色空间、缩放大小、归一化以及将图片数据转换为 numpy 数组等操作。首先，使用 for 循环遍历所有的图片，如果 i < train_num，则表示该图片为训练集中的图片，需要进行处理，否则为测试集中的图片，不需要处理。在处理训练集图片时，首先使用 image_list[i] 获取该图片的路径，然后使用 cv2.imread 函数读取该图片，并使用 cv2.cvtColor 函数将其转换为灰度图像。接着，使用 cv2.resize 函数将图片缩放到 28x28 的大小，并使用 image.astype('float32') 将其数据类型转换为 float32。然后，使用 np.array(image)/255 将图片数据归一化到 [0, 1] 的范围内，并使用 image.reshape(-1,28,28) 将图片数据的形状转换为 (1, 28, 28) 的形式。最后，将处理后的图片数据添加到 data_train 列表中。需要注意的是，该函数中并没有对测试集中的图片进行处理，读者在使用时需要进行相应的修改。

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data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)

这段代码是用来将图片数据分为训练集和测试集，并对图片进行预处理的。首先，定义了两个空列表data_train和data_test，用来存储处理后的训练集和测试集数据。然后，通过循环对所有的图片进行遍历，将前train_num个图片作为训练集，后面的图片作为测试集。在对每张图片进行处理时，首先使用cv2.imread函数读取图片，然后使用cv2.cvtColor函数将图片转换成灰度图像，接着使用cv2.resize函数将图片大小调整为28x28，然后将像素值转换为float32类型，并将像素值归一化到[0,1]的范围内。最后，将处理后的图片数据添加到data_train或data_test列表中，并将列表转换为numpy数组类型。同时，该代码中注释掉了label_train和label_test的添加操作，因此在这段代码中并没有对图片进行标签的处理。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集

要加载MNIST数据集，可以使用以下代码修改上述函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000):
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=-1)
    X_test = np.expand_dims(X_test, axis=-1)
    X_train = X_train.astype('float32') / 255
    X_test = X_test.astype('float32') / 255
    mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
    X_train -= mean_image
    X_test -= mean_image
    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]
    return {
        'X_train': X_train, 'y_train': y_train,
        'X_val': X_val, 'y_val': y_val,
        'X_test': X_test, 'y_test': y_test,
    }

此代码使用 TensorFlow 的 MNIST 数据集加载函数，将数据集的维度转换为 (num_samples, height, width, depth) 的形式，并对图像像素值进行归一化。