python3如何使用import导入mnist数据集
时间: 2023-07-02 14:07:50 浏览: 140
在Python中,可以使用以下代码使用`keras`库中的`mnist`数据集:
```python
from keras.datasets import mnist
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
```
如果 `keras` 库没有安装,可以使用以下代码使用`tensorflow`库中的`mnist`数据集:
```python
import tensorflow as tf
# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
```
这段代码将把训练和测试图像和标签分别存储在四个变量中,以便后续使用。
相关问题
利用python中的sklearn导入mnist数据集
好的,使用sklearn导入mnist数据集的代码如下:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
```
这段代码可以下载MNIST数据集并将其存储在一个名为mnist的变量中,方便后续使用。希望可以帮到你。
python导入MNIST数据集
你可以使用以下代码导入MNIST数据集:
```python
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载 MNIST 数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# 显示数据集大小
print('训练数据集: {}'.format(X_train.shape))
print('测试数据集: {}'.format(X_test.shape))
```
这里使用了 TensorFlow 的 Keras API,MNIST数据集已经被包含在其中。在加载数据集后,你可以通过 `X_train` 和 `y_train` 访问训练数据集,通过 `X_test` 和 `y_test` 访问测试数据集。此外,你可以使用 `shape` 属性来查看数据集的大小。