python调用数据集mnist
时间: 2023-11-11 11:04:43 浏览: 46
要调用MNIST数据集,可以使用Python中的TensorFlow或Keras库。以下是使用Keras库加载MNIST数据集的示例代码:
```python
from keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 打印训练集和测试集的形状
print('训练集形状:', train_images.shape)
print('训练集标签形状:', train_labels.shape)
print('测试集形状:', test_images.shape)
print('测试集标签形状:', test_labels.shape)
```
输出结果如下:
```
训练集形状: (60000, 28, 28)
训练集标签形状: (60000,)
测试集形状: (10000, 28, 28)
测试集标签形状: (10000,)
```
这里我们使用了Keras库中的`mnist.load_data()`函数来加载MNIST数据集。该函数返回两个元组,第一个元组包含训练图像和标签,第二个元组包含测试图像和标签。每个图像都是28x28像素的灰度图像,标签是0到9之间的整数。
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python调用数据集mnist实现数字识别
要实现数字识别,我们可以使用Python中的机器学习库scikit-learn和数据集MNIST。MNIST数据集包含了大量手写数字的图像和对应的标签,可以用于训练和测试机器学习模型。
以下是使用scikit-learn和MNIST数据集实现数字识别的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
# 将图像数据和标签分别存储
X = mnist.data
y = mnist.target
# 将图像数据归一化到0-1之间
X = X / 255.0
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建多层感知器分类器模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
learning_rate_init=.1)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型性能
_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上述代码中,我们首先使用`fetch_openml`函数加载MNIST数据集。然后将图像数据和标签分别存储在`X`和`y`中,并将图像数据归一化到0-1之间。接着,我们将数据集分为训练集和测试集,并创建一个多层感知器分类器模型。最后,我们使用训练好的模型在测试集上进行预测,并计算模型的准确率。
python读取mnist数据集
要在Python中读取MNIST数据集,您可以使用以下代码:
```python
import gzip
import numpy as np
def load_data():
# 读取训练集图像数据
with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28*28)
# 读取训练集标签数据
with gzip.open('train-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
train_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
# 读取测试集图像数据
with gzip.open('t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
test_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28*28)
# 读取测试集标签数据
with gzip.open('t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
test_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)
# 调用load_data函数加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data()
```
在此代码中,我们使用`gzip`库打开并读取MNIST数据集文件。通过指定`offset`参数,我们可以跳过文件头部的元数据,只读取图像数据和标签数据。最后,我们将训练集和测试集分别存储在`train_images`、`train_labels`、`test_images`和`test_labels`中。请确保将MNIST数据集文件与代码文件放在同一目录下,并正确命名为`train-images-idx3-ubyte.gz`、`train-labels-idx1-ubyte.gz`、`t10k-images-idx3-ubyte.gz`和`t10k-labels-idx1-ubyte.gz`。