mnist-m数据集下载
时间: 2023-11-11 18:06:10 浏览: 47
您可以使用以下代码下载MNIST-M数据集:
```python
import urllib.request
import os
def download_mnistm(url, save_path):
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
filename = url.split('/')[-1]
filepath = os.path.join(save_path, filename)
if not os.path.exists(filepath):
print("Downloading MNIST-M dataset...")
urllib.request.urlretrieve(url, filepath)
print("Download completed!")
return filepath
url = 'https://github.com/VanushVaswani/pytorch/blob/main/data/mnistm/mnist_m_train.npz?raw=true'
save_path = './mnistm'
download_mnistm(url, save_path)
```
这段代码将会从GitHub上下载MNIST-M数据集,并保存在指定的文件夹中。请确保您有足够的权限***
相关问题
MNIST_M数据集说明
MNIST_M数据集是一个图像分类数据集,它是MNIST数据集和MNIST-M数据集的组合。MNIST数据集包含手写数字图像,MNIST-M数据集包含了与MNIST数据集相似的手写数字图像,但是这些图像经过了各种变换,包括旋转、缩放、平移、透视等,从而使得图像更具有挑战性。
MNIST_M数据集中包含60,000个训练图像和10,000个测试图像。每个图像的大小为28 x 28像素,每个像素的灰度值在0到255之间。MNIST_M数据集的目标是将这些图像正确地分类为0到9之间的数字。
MNIST_M数据集可以用于测试和比较不同的图像分类算法的性能和鲁棒性。
MNIST_M数据集图像信息
MNIST_M数据集是一个包含数字图像的数据集,其中每个图像都是手写数字。每个图像都是28x28像素的灰度图像,表示数字0到9。MNIST_M数据集是由MNIST数据集和MNIST-M数据集组成的,其中MNIST数据集是一个包含手写数字图像的数据集,而MNIST-M数据集是一个包含MNIST数据集中图像的颜色变化版本的数据集。在MNIST_M数据集中,每个图像都有一个标签,表示它所表示的数字。这个数据集通常被用来测试机器学习算法的分类能力。