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)
时间: 2023-05-11 21:03:50 浏览: 71
这段代码的作用是导入需要的模块和数据集,然后定义了一个函数img_show用于显示图像。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函数显示图像。
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详细介绍一下from dataset.mnist import load_mnist代码的意思
这段代码的意思是从dataset文件夹中的mnist.py文件中导入load_mnist函数,并使用该函数加载MNIST数据集。MNIST数据集是一个手写数字图像数据集,包含60,000个训练图像和10,000个测试图像。load_mnist函数将返回4个NumPy数组,分别是训练图像、训练标签、测试图像和测试标签。其中flatten参数表示是否将图像展开为一维数组,normalize参数表示是否将像素值归一化到0.0到1.0之间。这段代码的输出是训练图像、训练标签、测试标签和测试图像的形状。
```python
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from dataset.mnist import load_mnist
# 加载MNIST数据集
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)
# 输出数据集的形状
print(x_train.shape) # (60000, 784)
print(t_train.shape) # (60000,)
print(x_test.shape) # (10000, 784)
print(t_test.shape) # (10000,)
```
import sys, os sys.path.append(os.pardir)
这段代码的作用是将当前目录的父目录添加到sys.path中,以便在导入其他模块时能够搜索到父目录下的文件。\[2\]sys.path是一个列表,用于存储Python解释器在导入模块时搜索路径的顺序。通过使用sys.path.append(os.pardir),我们可以将父目录添加到搜索路径中,以便在导入其他模块时能够找到父目录下的文件。这样做的好处是可以更方便地导入其他包和模块,使代码更简洁。\[1\]同时,需要注意的是,这种方法添加的路径只在当前Python程序运行期间有效,程序退出后会失效。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [sys.path.append()](https://blog.csdn.net/yalipf/article/details/107266203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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