Mnist数据集加载代码

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

加载mnist数据集代码

加载MNIST手写数字数据集通常是在Python中使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch。这里以Keras库为例，因为它是两个库的高级API：

from keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
# 将像素值归一化到0-1之间
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 将标签转换为one-hot编码
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

# 获取输入维度（28x28图像）
input_shape = (28, 28, 1) if len(train_images.shape) == 3 else (28, 28)

# 如果需要，可以进一步调整数据形状、大小等

在这个例子中，`load_data()`函数会返回训练集和测试集的图像数组以及对应的标签。然后对数据进行必要的预处理，如归一化和one-hot编码。

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：

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。