def normalize(X_train,X_test): mean = np.mean(X_train,axis=(0,1,2,3)) std = np.std(X_train, axis=(0, 1, 2, 3)) X_train = (X_train-mean)/(std+1e-7) X_test = (X_test-mean)/(std+1e-7) return X_train, X_test x_train, x_test = normalize(x_t

这是一个用于对训练集和测试集进行标准化处理的函数。它的目的是使数据在不同特征之间具有相同的尺度，以便于模型训练和预测。函数首先计算训练集的均值和标准差，然后对训练集和测试集分别进行标准化处理。最后返回标准化后的训练集和测试集。

具体来说，函数首先计算训练集的均值和标准差，这里使用了 numpy 库中的 mean 和 std 函数。axis 参数指定了计算的维度，这里是在每个通道上计算均值和标准差。然后，函数对训练集和测试集分别进行标准化处理，即将原始数据减去均值，再除以标准差。这里需要注意的是，为了避免分母为零，代码中加了一个小的常数 1e-7。最后，函数返回标准化后的训练集和测试集。

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def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用使用 TensorFlow

要加载MNIST数据集，可以使用以下代码：

import numpy as np
import gzip

def load_mnist(path, kind='train'):
    """Load MNIST data from `path`"""
    labels_path = f'{path}/{kind}-labels-idx1-ubyte.gz'
    images_path = f'{path}/{kind}-images-idx3-ubyte.gz'
    
    with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8)
    
    with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
        images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784)
    
    return images, labels

def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000):
    mnist_dir = r'path/to/MNIST'
    X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train')
    X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k')
    
    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]
    
    # normalize images
    mean_image = np.mean(X_train, axis=0)
    X_train -= mean_image
    X_val -= mean_image
    X_test -= mean_image
    
    # reshape images to 28x28x1
    X_train = X_train.reshape(-1, 1, 28, 28)
    X_val = X_val.reshape(-1, 1, 28, 28)
    X_test = X_test.reshape(-1, 1, 28, 28)
    
    return {
        'X_train': X_train, 'y_train': y_train,
        'X_val': X_val, 'y_val': y_val,
        'X_test': X_test, 'y_test': y_test
    }

其中 `load_mnist` 函数会从指定路径加载MNIST数据集，返回的 `images` 是一个形状为 `(num_samples, 784)` 的numpy数组，`labels`是一个形状为 `(num_samples,)` 的numpy数组。 `get_MNIST_data` 函数会调用 `load_mnist` 函数来加载数据集，并进行预处理，最后返回一个字典，包含训练集、验证集和测试集的图像和标签。

def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data，用于加载和预处理CIFAR-10数据集，并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。

具体来说，这个函数完成了以下几个步骤：

1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集，得到原始的训练集和测试集数据（X_train, y_train, X_test, y_test）。

2. 对原始数据进行子采样，得到num_training个样本作为训练集，num_validation个样本作为验证集，num_test个样本作为测试集。

3. 对训练集、验证集和测试集进行均值归一化，即将每个像素减去训练集的均值像素值。这个操作可以提高模型的训练效果和泛化能力。

4. 对训练集、验证集和测试集进行通道转置，即将原来的(样本数, 高, 宽, 通道数)的四维数组转换为(样本数, 通道数, 高, 宽)的四维数组。这个操作是因为在深度学习中，通常把通道数放在第二个维度上，方便卷积计算。

5. 将处理后的训练集、验证集和测试集打包成一个字典，返回给调用者。

需要注意的是，这个函数中使用了load_CIFAR10函数，也就是另一个函数，用于从文件中加载CIFAR-10数据集。另外，这里的cifar10_dir变量指定了CIFAR-10数据集的路径，需要根据实际情况进行修改。