mnist_train[0][0].shape

时间: 2023-12-24 11:03:52 浏览: 37
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Mnist_keras.py.zip_keras_kerasmnist_py神经网络_神经网络_神经网络 keras

这个代码看起来像是在读取MNIST数据集中的第一个训练样本的图像数据。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像。 `mnist_train[0]`应该是一个元组，包含了第一个训练样本的图像数据和标签。因此，`mnist_train[0][0]`就是这个样本的图像数据，其shape应该为`(28, 28)`，即一个28x28的二维数组。
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MNIST_data.rar

在上面的代码中，我们首先加载了MNIST数据集，然后对图像数据进行了归一化处理，将像素值从0-255范围缩小到0-1。这是因为神经网络通常在输入值较小的范围内表现更好。接下来，我们将标签从单一的整数值（0-9）转换为...
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MNIST_data

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 归一化 **构建模型：** 在TensorFlow中，可以使用Keras API快速构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型来识别MNIST数据集： python model = tf.keras...

# 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]# 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.在以上代码基础上使用tensorflow构建深度神经网络处理mnist数据集，给出代码

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_...

加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]# 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.在以上代码基础上使用tensorflow构建深度神经网络处理mnist数据集，给出代码，请注意是深度神经网络，不是卷积神经网络

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data....

14 images=np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels),28,28) 15 return images,labels ---> 16 (train_images , train_labels)= load_mnist_train ('/jovyan/') 17 (test_images , test_labels)= load_mnist_train('/jovyan/', kind ='t10k') 18 print(train_images.shape ,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) <ipython-input-1-17078218a89f> in load_mnist_train(path, kind) 7 labels_path = os.path.join ( path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind ) 8 images_path = os.path.join ( path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind ) ----> 9 with open ( labels_path ,' rb ') as lbpath : 10 magic , n =struct.unpack ('>ll', Ibpath.read (8)) 11 labels = np . fromfile ( lbpath , dtype = np .uint8)

其中，load_mnist_train 函数接受一个 path 参数，表示数据集所在的路径，以及一个 kind 参数，表示是训练集还是测试集。这个函数返回了一个元组，包含训练集或测试集的图像和标签。具体地，函数内部通过读取数据集...

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')，使用temsorflow对上述mnist数据集进行深度神经网络搭建，标准化和归一化，模型搭建，训练，评估，调参优化的代码请给出

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 数据预处理 X_train = train_data.drop('label', axis=1).values y_train = train_data['...

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

这段代码的运行问题可能是由于缺少一些依赖包或路径设置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决问题： 1. 确保你已经安装了需要的依赖包，比如torch、torchvision、d2l和matplotlib。你可以通过在命令行运行...

使用Tensorflow构建一个深度神经网络识别MNIST（数据集已经提前下载好并放在同级文件夹，mnist_test.csv和mnist_train.csv）

train_data = pd.read_csv('mnist_train.csv', header=None) test_data = pd.read_csv('mnist_test.csv', header=None) # 将数据集转换为numpy数组 x_train = np.array(train_data.iloc[:, 1:]) y_train = np.array...

使用Tensorflow构建一个完整神经网络识别MNIST（数据集已经提前下载好并放在同级文件夹，mnist_test.csv和mnist_train.csv）

train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() ...

使用Tensorflow构建一个简单神经网络识别MNIST（数据集已经提前下载好并放在同级文件夹，mnist_test.csv和mnist_train.csv）

train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() ...

mnist_train[0][0].shape什么意思

mnist_train[0][0].shape 表示对于 MNIST 数据集中的训练集，取第一个样本（图像）的形状。 在 MNIST 数据集中，每个样本都是一个手写数字图像，表示为一个二维数组。mnist_train 是训练集数据，mnist_train[0...

下面的代码哪里有问题，帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) input_shape = (img_rows, img_cols, 1) else: x_train = x_train....

from keras.datasets import mnist vae = Model(input_img, y) vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=None) vae.summary() (x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,)) x_test = x_test.astype('float32') / 255. x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1,)) vae.fit(x=x_train, y=None, shuffle=True, epochs=10, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, None))

input_img = Input(shape=(28, 28, 1)) # 编码器 x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img) x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x) x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) 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=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') 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] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_testTypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

这段代码出现了一个错误：TypeError: tuple indices must be ...train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind=0)，X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind=1)，这样就能够正确访问这个元组变量的元素了。

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

2. 在每个训练轮数中，你调用 model.train() 来设置模型为训练模式。 3. 然后，通过迭代 train_loader 来获取训练数据和对应的标签，使用 sgd.zero_grad() 来清除之前的梯度信息。 4. 接下来，你使用模型对...
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