导入mnist数据集
时间: 2023-11-25 18:50:21 浏览: 81
以下是导入MNIST数据集的步骤:
```python
import tensorflow as tf
# 导入MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
# 加载数据集,分别为输入特征和标签
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
以上代码中,我们首先导入了TensorFlow模块,然后使用`tf.keras.datasets.mnist`导入了MNIST数据集。接着,我们使用`mnist.load_data()`函数加载了数据集,并将训练集和测试集的输入特征和标签分别赋值给了`x_train`、`y_train`、`x_test`和`y_test`四个变量。
相关问题
如何导入 MNIST 数据集
以下是两种导入MNIST数据集的方法:
1.使用TensorFlow内置函数导入MNIST数据集
```python
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
2.手动下载MNIST数据集并导入
```python
import os
import gzip
import numpy as np
def load_data():
# 训练集文件
train_images_path = './MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz'
train_labels_path = './MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz'
# 测试集文件
test_images_path = './MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz'
test_labels_path = './MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
# 读取训练集数据
with gzip.open(train_images_path, 'rb') as f:
train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28, 28)
with gzip.open(train_labels_path, 'rb') as f:
train_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
# 读取测试集数据
with gzip.open(test_images_path, 'rb') as f:
test_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28, 28)
with gzip.open(test_labels_path, 'rb') as f:
test_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)
# 调用函数加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data()
```
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。
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