Mnist数据集加载代码
时间: 2023-03-10 11:21:39 浏览: 104
Mnist数据集加载的代码可以使用以下代码:from keras.datasets import mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
相关问题
fashionmnist数据集分类代码
以下是使用TensorFlow 2.x进行FashionMNIST数据集分类的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 将像素值缩放到0到1之间
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 定义模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在此代码中,我们首先加载FashionMNIST数据集。然后,我们将输入像素值缩放到0到1之间,以便更好地训练模型。接下来,我们定义了一个简单的神经网络模型,其中包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们使用'sparse_categorical_crossentropy'作为损失函数,并使用'adam'优化器进行训练。最后,我们在测试集上评估模型并输出测试准确性。
softmax回归mnist数据集python代码
啊,以下是一个使用Python编写的softmax回归模型对MNIST数据集进行分类的简单代码示例。
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 在测试集上评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
这段代码首先导入所需的库,然后加载MNIST数据集并对数据进行预处理。接着构建了一个简单的softmax回归模型,其中包括一个Flatten层将输入展平,以及一个具有softmax激活函数的全连接层。然后对模型进行编译,使用adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。最后,使用训练集训练模型,并在测试集上评估模型的性能。
希望这个代码能帮到你,如果有其他问题,欢迎再次提问!