import matplotlib.pyplot as pyplot #引入 MNIST 数据集 mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=False) #选取训练集中的第 1 个图像的矩阵 mnist_one=mnist.train.images[0] #输出图片的维度,结果是:(784,) print(mnist_one.shape) #因为原始的数据是长度是 784 向量,需要转换成 ...
ndarray类型,指明每张图片的标签,也就是每张图片代表的数字 输出数据,标签 # 获取第一张图片的标签 print digits.target[0] 0 1. 2. 3. 4. 3.4 target_names ndarray类型,数据集中所有标签值 print digits.target_names [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 1. 2. 3. 3.5 DESCR 数据集的描述,作者,数据来源...
网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集列标 t10k-images-idx3-ubyte.gz: 测试集图片 t10k-labels-idx1-ubyte.gz: 测试集列标 TensorFlow 有加载 MNIST 数据库相关的模块,可以在程序运行时直接加载。
Optical Recognition of Handwritten Digits Data Set(手写体数字光学识别数据集) 数据摘要: Two versions of this database available; see folder 中文关键词: 机器学习,手写体数字,分类,多变量,UCI, 英文关键词: Machine Learning,Handwritten Digits,Classification,MultiVarite,UCI, 数据格式: TEXT 数据用途: This...
手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载。 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ...