def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

时间: 2024-04-04 16:35:33 浏览: 18
这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data,用于加载和预处理CIFAR-10数据集,并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。 具体来说,这个函数完成了以下几个步骤: 1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集,得到原始的训练集和测试集数据(X_train, y_train, X_test, y_test)。 2. 对原始数据进行子采样,得到num_training个样本作为训练集,num_validation个样本作为验证集,num_test个样本作为测试集。 3. 对训练集、验证集和测试集进行均值归一化,即将每个像素减去训练集的均值像素值。这个操作可以提高模型的训练效果和泛化能力。 4. 对训练集、验证集和测试集进行通道转置,即将原来的(样本数, 高, 宽, 通道数)的四维数组转换为(样本数, 通道数, 高, 宽)的四维数组。这个操作是因为在深度学习中,通常把通道数放在第二个维度上,方便卷积计算。 5. 将处理后的训练集、验证集和测试集打包成一个字典,返回给调用者。 需要注意的是,这个函数中使用了load_CIFAR10函数,也就是另一个函数,用于从文件中加载CIFAR-10数据集。另外,这里的cifar10_dir变量指定了CIFAR-10数据集的路径,需要根据实际情况进行修改。
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def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集

要加载MNIST数据集,可以使用以下代码修改上述函数: ``` import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000): (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train = np.expand_dims(X_train, axis=-1) X_test = np.expand_dims(X_test, axis=-1) X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_test -= mean_image mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } ``` 此代码使用 TensorFlow 的 MNIST 数据集加载函数,将数据集的维度转换为 (num_samples, height, width, depth) 的形式,并对图像像素值进行归一化。

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集,不使用TensorFlow

可以使用以下代码加载MNIST数据集: ``` import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } ``` 这个函数将会返回训练集、验证集和测试集的图像和标签。其中,图像是一个形如`(num_samples, 784)`的数组,标签是一个形如`(num_samples,)`的数组。

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