# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator
时间: 2024-01-17 16:05:25 浏览: 25
这段代码定义了一个数据集读取器load_data,用于读取MNIST数据集。具体实现如下:
- 首先从文件中加载MNIST数据集,数据集文件为'mnist.json.gz',其中包含了训练集、验证集和测试集的图像和标签数据。
- 根据不同的mode参数,从数据集中选择相应的数据集,包括训练集、验证集和测试集。
- 定义了一个数据生成器data_generator,用于生成mini-batch大小的图像数据和标签数据。其中,通过random.shuffle(index_list)实现数据集的随机打乱,防止模型过拟合。另外,为了增加数据的多样性,对于每个图像数据,还进行了颜色反转的处理。
- 最后,返回数据生成器。
相关问题
# 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz'更换数据集
# 数据文件
datafile = './data/data23625/fashion-mnist.json.gz'
# 加载数据
def load_data(mode='train'):
# 读取数据文件
data_path = datafile
data_json = json.load(gzip.open(data_path))
# 读取数据
data = np.array(data_json[mode]['data']).astype(np.float32)
# 对数据做归一化处理
data = data / 255.0
# 将数据形状转换为 [batch_size, 1, 28, 28]
data = data.reshape(-1, 1, 28, 28)
# 读取标签
labels = np.array(data_json[mode]['labels']).astype(np.int64)
return data, labels
# 获取训练数据和测试数据
train_data, train_labels = load_data(mode='train')
test_data, test_labels = load_data(mode='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]这是一段mnist数据集的读取,请帮我实现mnist数据集的可视化代码
好的,可以使用matplotlib库中的imshow函数来实现mnist数据集的可视化,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 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]
# 将数据集中的一张图片可视化
def visualize_image(features, labels, index):
image = np.array(features.iloc[index]).reshape(28, 28)
label = labels.iloc[index]
plt.title('Label: {}'.format(label))
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()
# 可视化训练集中的第一张图片
visualize_image(train_features, train_labels, 0)
```
以上代码会将训练集中的第一张图片可视化出来,你可以根据需要修改索引来可视化其他图片。