mnist.load_data()

mnist.load_data() 是一个函数，可以用于加载 MNIST 数据集。这个数据集是一个非常常见的手写数字识别数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。你可以使用这个函数来获取训练数据和测试数据。

这个函数可以从网络上下载 MNIST 数据集并加载到你的程序中。你可以使用如下代码来调用它并获取数据：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = 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。

你可以使用这些数据来训练和评估机器学习模型，例如用于手写数字识别的卷积神经网络。

相关问题

tf.keras.datasets.mnist.load_data

tf.keras.datasets.mnist.load_data是一个tensorflow中的函数，用于加载并返回MNIST数据集。

MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。该数据集被广泛用于机器学习和深度学习的训练和验证。

load_data()函数会自动下载MNIST数据集到本地，并将其分为训练集和测试集。下载完成后，load_data()函数会将训练集和测试集分别存储在两个元组中。

训练集元组包含两个NumPy数组：(x_train, y_train)。x_train包含了60000个28x28的灰度图像，每个图像代表一个手写数字样本。y_train包含了与x_train对应的60000个标签，取值范围为0到9，表示手写数字的类别。

测试集元组也包含两个NumPy数组：(x_test, y_test)。x_test包含了10000个28x28的灰度图像，每个图像代表一个手写数字样本。y_test包含了与x_test对应的10000个标签。

load_data()函数的返回结果是一个元组，其中包含了训练集元组和测试集元组。我们可以通过如下方式获取这些数据：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

加载MNIST数据集后，我们就可以使用这些数据进行模型的训练和测试，用于识别手写数字。

mnist.load_data()使用方法

mnist.load_data()是一个函数，用于从Keras中加载MNIST数据集。它没有任何参数，只需调用即可。该函数返回两个元组，分别包含训练集和测试集的图像和标签数据。具体使用方法如下：

1. 导入mnist数据集

from keras.datasets import mnist

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('测试集图像数量：', len(test_images))
print('训练集标签数量：', len(train_labels))
print('测试集标签数量：', len(test_labels))

输出结果如下：

训练集图像数量： 60000
测试集图像数量： 10000
训练集标签数量： 60000
测试集标签数量： 10000

这样就可以使用mnist数据集进行模型训练和测试了。