from dataset.mnist import load_mnist

时间: 2023-12-05 07:38:31 浏览: 202
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MnistDataSet加载方法

这段代码是用于导入MNIST数据集的函数load_mnist。但是在引用中出现了错误，提示找不到名为'dataset'的模块。因此，在引用中，我们需要将父目录添加到sys.path中，以便正确导入dataset.mnist模块。load_mnist函数用于加载MNIST数据集，该数据集包含手写数字的图像和相应的标签。
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Handwritten-dataset-master_MNIST数据集_

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 x_train, x_test = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)...
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Mnist-Torch_torch_Mnist-Torch_

model.load_state_dict(torch.load('mnist_model.pth')) model.eval() 至此，我们已经完成了基于PyTorch的MNIST手写数字识别任务。这个简单示例展示了如何在PyTorch中构建、训练、评估和保存模型，为深度学习的...

from dataset.mnist import load_mnist、

However, I can explain that the line of code you provided is likely importing the "load_mnist" function from the "mnist" module within the "dataset" package. This function is used to load the MNIST ...

详细介绍一下from dataset.mnist import load_mnist代码的意思

这段代码的意思是从dataset文件夹中的mnist.py文件中导入load_mnist函数，并使用该函数加载MNIST数据集。MNIST数据集是一个手写数字图像数据集，包含60,000个训练图像和10,000个测试图像。load_mnist函数将返回4个...

from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet 实现以上代码 python需要如何安装相关库

from skimage.data import mnist # 如果使用skimage加载MNIST import matplotlib.pyplot as plt # 如果用PyTorch import torch from torchvision import datasets, transforms from your_project_folder.two_layer...

sys.path.append(os.pardir) import os import sys import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0] print(label) print(img.shape)#784 img = img.reshape(28, 28)#把图像形状变为原来的尺寸 print(img.shape)#（28，28） img_show(img)

load_mnist函数用于加载MNIST数据集，其中flatten=True表示将图像展开成一维数组，normalize=False表示不对图像进行归一化处理。接着从训练集中取出第一张图像和对应的标签，并打印出来。最后，调用img_show函数显示...

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

2. 使用load_mnist函数从MNIST数据集中加载训练集和测试集。 3. 创建一个TwoLayerNet的实例，指定输入大小、隐藏层大小和输出大小。 4. 设置一些超参数，如迭代次数、训练集大小、批处理大小和学习率。 5. 初始化...

import os import numpy as np import self as self import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # or any {'0', '1', '2'} tf.__version__ def mnist_dataset(): (x, y), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() # normalize x = x / 255.0 x_test = x_test / 255.0 return (x, y), (x_test, y_test) print(list(zip([1, 2, 3, 4], ['a', 'b', 'c', 'd'])))这段代码的含义是什么

3. 实现了一个名为mnist_dataset()的函数，用于加载MNIST数据集并进行归一化处理，最终返回训练集和测试集的数据和标签。 4. 使用了Python的zip()函数，将两个列表进行打包并返回一个元组列表，其中第一个元素来自第...

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data改进代码

This code loads the MNIST dataset using keras.datasets.mnist.load_data(), normalizes the pixel values to the range [0, 1], defines a simple neural network with two dense layers, compiles the model ...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0 X_train = X_train[..., tf.newaxis] X_test = X_test[..., tf.newaxis] # 定义batch_size并手动生成...

test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) 将这句用pytorch实现

from torchvision import datasets, transforms # 定义数据预处理步骤 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) # 加载Fashion-MNIST数据集 train_...

import nest_asyncio nest_asyncio.apply() import collections import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff np.random.seed(0) tff.federated_computation(lambda: 'Hello, World!')() emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()当把数据集换成本地fashion_mnist时，代码该如何修改

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 3. 将数据集转换为TFF格式 def preprocess_fn(images, labels): images = tf.expand_dims(images, axis=-1) images = tf.cast...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mnist import MNIST import random mndata=MNIST('./mnist_dataset/idx/ubyte') images_train,labels_train=mndata.load_training() images_test,labels_test=mndata.load_testing() index=random.randrange(0,60000) print('='*30) print('图像展平后的长度:',len(images_train[index])) print("图像展平后的数据：",images_train[index]) print('='*30) print(mndata.display(images_train[index]))# 打印出28*28的矩阵 plt.imshow(np.array(images_train[index]).reshape(28,28)) plt.show() plt.imshow(np.array(images_train[index]).reshape(28,28),cmap=plt.cm.binary) plt.show() print('='*30) print('图像对应度数值：',labels_train[index]) print('='*30)任务1：使用 MNIST('./mnist_dataset/idx/ubyte') 的方法（方法2）装载数据集

from mnist import MNIST import random mndata=MNIST('./mnist_dataset/idx/ubyte') images_train, labels_train = mndata.load_training() images_test, labels_test = mndata.load_testing() index = random....

把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10

"""Download the CIFAR-10 dataset and then load it into memory.""" transformer = [] if resize: transformer += [gdata.vision.transforms.Resize(resize)] transformer += [gdata.vision.transforms.To...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 # 创建数据集对象 dataset = tf....

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() # Vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_...

请将此代码修改为tensorflow2.7，cuda11.2版本的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 构建LeNet-5模型 model = Sequential([ Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Conv2D(16, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Flatten(), Dense(units=120, activation='relu'), Dense(units=84, activation='relu'), Dense(units=10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上输出精度 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # Preprocess data x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 x_train = tf.expand_dims(x_train, axis...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data....
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