load('../data/mnist.mat'); x_train = reshape(training_data,784,50000); y_train = training_data_label; x_valid = reshape(validation_data,784,10000); y_valid = validation_data_label; x_test = reshape(test_data,784,10000); y_test = test_data_label;
时间: 2023-11-30 14:02:50 浏览: 29
这段代码是加载MNIST数据集,并将数据集分成训练集、验证集和测试集。其中,
- `load('../data/mnist.mat');` 是加载MNIST数据集,该数据集包含了一组手写数字的图像数据和相应的标签数据。
- `x_train = reshape(training_data,784,50000);` 将训练集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x50000的矩阵,每一列代表一张图片。
- `y_train = training_data_label;` 是将训练集标签数据存储在y_train中。
- `x_valid = reshape(validation_data,784,10000);` 将验证集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x10000的矩阵。
- `y_valid = validation_data_label;` 是将验证集标签数据存储在y_valid中。
- `x_test = reshape(test_data,784,10000);` 将测试集数据从原始的28x28的图像矩阵变成了一个784x10000的矩阵。
- `y_test = test_data_label;` 是将测试集标签数据存储在y_test中。
相关问题
os.makedirs("../../data/mnist", exist_ok=True)
This code creates a directory named "mnist" inside the "data" directory, which is two levels above the current directory. If the directory already exists, it does nothing. If it doesn't exist, it creates it. The "exist_ok=True" argument tells the function to not raise an error if the directory already exists.
mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)
这段代码使用 TensorFlow 提供的 input_data 模块来读取 MNIST 数据集。
首先,`input_data.read_data_sets()` 函数用于下载和读取 MNIST 数据集。该函数接受两个参数:`source` 和 `one_hot`。
- `source` 参数指定了 MNIST 数据集的下载路径。在这个例子中,路径为 '../../MNIST_data',表示数据集将被下载到当前工作目录下的 MNIST_data 文件夹中。如果指定的路径不存在,函数会自动创建该文件夹。
- `one_hot` 参数用于指定是否将标签(label)转换为 one-hot 编码形式。在这个例子中,设置为 `True`,表示将标签转换为 one-hot 编码。
通过调用 `input_data.read_data_sets()` 函数,MNIST 数据集会被下载到指定的路径,并且被分成三个部分:训练集、验证集和测试集。
整个过程可以用如下示例代码表示:
```python
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)
```
这样,MNIST 数据集就被成功地读取到了名为 `mnist` 的对象中,我们可以使用它来获取训练集、验证集和测试集的数据和标签。例如,`mnist.train.images` 表示训练集的图像数据,`mnist.train.labels` 表示训练集的标签数据。