mnist数据集只取两个数字

好的，你想知道如何只取mnist数据集中的两个数字是吗？你可以使用Python中的sklearn库来实现。首先，你需要导入mnist数据集：

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')

然后，你可以使用以下代码仅保留数字0和1：

import numpy as np
X = mnist.data
y = mnist.target
idx = np.logical_or(y == '0', y == '1')
X_01 = X[idx]
y_01 = y[idx]

这样，你就可以得到mnist数据集中仅包含数字0和1的子集了。希望这个回答能够帮到你！

相关问题

pytorch训练两个数字的mnist数据集

可以使用以下代码来训练两个数字的mnist数据集：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# Define the two digits to train on
digit1 = 3
digit2 = 7

# Define the transformation to be applied to the data
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# Load the MNIST dataset
train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)

# Filter the dataset to only include the two digits of interest
train_dataset = torch.utils.data.Subset(train_dataset, torch.where((train_dataset.targets == digit1) | (train_dataset.targets == digit2))[0])

# Define the model to be used
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.dropout = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 2)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.dropout(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()

# Define the optimizer and loss function
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Train the model
model.train()
for epoch in range(5):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

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mnist数据集 mat

MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含了来自不同人的数千张手写数字图片。每个图片都是单通道的灰度图像，分辨率为28×28像素。这个数据集常用来作为机器学习和深度学习算法的基准测试集，用于训练和验证数字识别模型的准确性和性能。

MNIST数据集通常以.mat文件的形式提供，其中包含两个主要的数据集：训练集和测试集。训练集包含了60,000张图片，而测试集包含了10,000张图片。每个数据集都有对应的标签，表示图片所代表的数字。这些.mat文件可以使用各种开源机器学习或深度学习库进行加载和处理，如Python中的TensorFlow或PyTorch。

对于任何机器学习或深度学习项目，MNIST数据集是一个非常有用的起点。通过使用MNIST数据集，我们可以训练出一个基本的数字识别模型，然后可以进行进一步的优化和改进。此外，MNIST数据集也可以用于研究特定的数字识别算法或模型在不同设置下的表现。

总之，MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，非常有助于机器学习和深度学习项目。他能够提供丰富的数据集样本，用于训练和验证数字识别模型的性能，并开放给研究者和开发者共同使用，推动人工智能技术的发展和创新。