python导入MNIST数据集
时间: 2023-06-10 13:07:56 浏览: 447
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。
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python导入MNIST数据集代码
以下是Python中导入MNIST数据集的代码:
```python
import gzip
import pickle
import numpy as np
def load_data():
with gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') as f:
training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f, encoding='bytes')
return (training_data, validation_data, test_data)
def load_data_wrapper():
tr_d, va_d, te_d = load_data()
training_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in tr_d[0]]
training_results = [vectorized_result(y) for y in tr_d[1]]
training_data = zip(training_inputs, training_results)
validation_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in va_d[0]]
validation_data = zip(validation_inputs, va_d[1])
test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in te_d[0]]
test_data = zip(test_inputs, te_d[1])
return (training_data, validation_data, test_data)
def vectorized_result(j):
e = np.zeros((10, 1))
e[j] = 1.0
return e
```
这段代码会读取MNIST数据集并将其分成三个部分:训练数据、验证数据和测试数据。训练数据包括输入和期望输出,验证和测试数据只包括输入。该代码还包括将期望输出向量化的函数。
python mnist数据集导入
在Python中,可以使用`tensorflow`或`keras`库来导入MNIST数据集。下面是使用`keras`库导入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), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 打印训练集和测试集的形状
print("训练集形状:", train_images.shape) # (60000, 28, 28)
print("训练集标签形状:", train_labels.shape) # (60000,)
print("测试集形状:", test_images.shape) # (10000, 28, 28)
print("测试集标签形状:", test_labels.shape) # (10000,)
```
上述代码中,`mnist.load_data()`函数会自动下载MNIST数据集并将其分为训练集和测试集。训练集包含60000个样本,测试集包含10000个样本。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,对应的标签是0到9之间的数字。