import os import struct import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) # os.path.join()函数用于路径拼接文件路径 images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with open(labels_path, 'rb') as lbpath: magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8)) labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8) with open(images_path, 'rb') as imgpath: magic, num, rows, cols = struct.unpack(">IIII", imgpath.read(16)) images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784) return images, labels

这段代码是用来加载 MNIST 数据集的，其中包括手写数字的图像和对应的标签。函数的输入参数包括数据集的路径和数据集的类型（训练集或测试集）。在函数内部，会使用 `os.path.join()` 函数拼接出标签和图像的文件路径，然后使用 `struct.unpack()` 函数从二进制文件中读取数据。最后，将读取的标签和图像数据转换为 NumPy 数组并返回。这段代码可以用于训练和测试基于 MNIST 数据集的机器学习模型。

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14 images=np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels),28,28) 15 return images,labels ---> 16 (train_images , train_labels)= load_mnist_train ('/jovyan/') 17 (test_images , test_labels)= load_mnist_train('/jovyan/', kind ='t10k') 18 print(train_images.shape ,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) <ipython-input-1-17078218a89f> in load_mnist_train(path, kind) 7 labels_path = os.path.join ( path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind ) 8 images_path = os.path.join ( path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind ) ----> 9 with open ( labels_path ,' rb ') as lbpath : 10 magic , n =struct.unpack ('>ll', Ibpath.read (8)) 11 labels = np . fromfile ( lbpath , dtype = np .uint8)

这段代码是用来加载 MNIST 数据集的，是用 Python 编写的。其中，load_mnist_train 函数接受一个 path 参数，表示数据集所在的路径，以及一个 kind 参数，表示是训练集还是测试集。这个函数返回了一个元组，包含训练集或测试集的图像和标签。具体地，函数内部通过读取数据集文件的方式，将图像和标签加载到了 numpy 数组中，然后返回这些数组。

label_file_size = 60008 label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B' label_buf = open(label_file, 'rb').read() magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0) labels = struct.unpack_from('>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II')) labels = np.array(labels).astype(np.int64) train_path = dataset_path + 'mnist_train' # 转换后的训练集所在路径 if not os.path.exists(train_path): os.mkdir(train_path)

这段代码是处理MNIST数据集标签文件的部分代码。具体解释如下：

1. `label_file_size = 60008`：标签文件总共有60008字节，其中前8个字节为magic number和标签数。

2. `label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B'`：由于我们已经读取了前8个字节，所以需要将标签文件大小减去8，然后将其转换为字符串并加上'B'，得到标签数据的格式字符串。

3. `label_buf = open(label_file, 'rb').read()`：使用二进制模式打开标签文件，并将其读入缓存。

4. `magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0)`：从标签文件的缓存中读取magic number和标签数。

5. `labels = struct.unpack_from('>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II'))`：从标签文件的缓存中读取标签数据。

6. `labels = np.array(labels).astype(np.int64)`：将标签数据转换为numpy数组，并将数据类型转换为int64。

7. `train_path = dataset_path + 'mnist_train'`：指定MNIST训练集的保存路径。

8. `if not os.path.exists(train_path): os.mkdir(train_path)`：如果MNIST训练集的保存路径不存在，则创建该路径。

综上所述，这段代码的作用是读取MNIST数据集标签文件，并将标签数据转换为numpy数组。