import pickle import os dataset_dir=os.path.dirname(os.path.abspath("__file__")) save_file=dataset_dir+"/mnist.pkl" def _change_one_hot_label(x): T=np.zeros((X.size,10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]]=1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): if not os.path.exists(save_file): print("请下载数据") with open(save_file,'rb')as f: dataset=pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img','test_img'): dataset[key]=dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /=255.0 if one_hot_label: dataset['train_label']=_change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label']=_change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img','test.img'): dataset[key]=dataset[key].reshape(-1,1,28,28) return (dataset['train_img'],dataset['train_label']),(dataset['test_img'],dataset['test_label'])

这段代码实现的是加载 MNIST 数据集的函数 load_mnist。具体来说，该函数会读取本地 mnist.pkl 文件，将训练集和测试集中的图像数据和标签数据分别存储在 dataset 字典中，并根据传入的参数 normalize、flatten 和 one_hot_label 对这些数据进行处理。

normalize 参数用于指定是否对图像数据进行归一化处理，即将像素值从 0-255 缩放到 0-1 之间。如果 normalize=True，则对训练集和测试集中的图像数据进行归一化处理。

flatten 参数用于指定是否将图像数据展开成一维向量。如果 flatten=True，则将训练集和测试集中的图像数据展开成形状为 (n, 784) 的二维数组，其中 n 是图像数量。否则，将图像数据保留为原始形状 (n, 1, 28, 28)。

one_hot_label 参数用于指定是否对标签数据进行 one-hot 编码。如果 one_hot_label=True，则将训练集和测试集中的标签数据进行 one-hot 编码处理。

最后，该函数返回训练集和测试集的图像数据和标签数据。

相关问题

import pickle import os #导入pickle和os库 dataset_dir=os.path.dirname(os.path.abspath("__file__")) save_file=dataset_dir+"/mnist.pkl" def _change_one_hot_label(x): T=np.zeros((X.size,10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]]=1 return T# def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): if not os.path.exists(save_file): print("请下载数据") with open(save_file,'rb')as f: dataset=pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img','test_img'): dataset[key]=dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /=255.0 if one_hot_label: dataset['train_label']=_change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label']=_change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img','test.img'): dataset[key]=dataset[key].reshape(-1,1,28,28) return (dataset['train_img'],dataset['train_label']),(dataset['test_img'],dataset['test_label'])

这段代码是一个加载MNIST数据集的函数。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片。函数中的参数normalize表示是否将像素值归一化到0.0~1.0之间，flatten表示是否将图片展开为一维数组，one_hot_label表示是否使用one-hot编码表示标签。函数返回的是一个元组，包含了训练集和测试集的图片和标签。其中，训练集图片的大小为(60000,784)，测试集图片的大小为(10000,784)，标签的大小为(60000,)和(10000,)。

poem=np.load(file_path,allow_pickle=True)

代码中的`np.load(file_path, allow_pickle=True)`用于加载文件路径`file_path`指定的`.npz`文件，并将其存储在变量`poem`中。该函数的`allow_pickle`参数设置为`True`，表示允许加载包含Python对象的`.npz`文件。

`.npz`文件是NumPy库中的一种特殊文件格式，用于存储多个NumPy数组。`np.load()`函数可以加载`.npz`文件，并返回一个包含这些数组的字典对象。在这种情况下，变量`poem`将包含`.npz`文件中的数据。

如果在运行这段代码时遇到问题，请确保文件路径`file_path`指向正确的位置，并且`.npz`文件存在。另外，确保已经正确安装了NumPy库。如果仍然存在问题，请提供具体的错误信息以便更好地排查问题。