import os import struct import numpy as np # 读取标签数据集 with open('./train-labels.idx1-ubyte', 'rb') as lbpath: labels_magic, labels_num = struct.unpack('>II', lbpath.read(8)) labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8) # 读取图片数据集

这段代码是Python中导入三个模块：os、struct、以及numpy。os模块提供了一些与操作系统交互的函数；struct模块用于解析和打包数据，通常用于二进制数据；numpy是Python中科学计算的基本库，提供了高效的数组计算和数学函数。

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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。

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。