今天我们探索的是 TensorFlow 的版本。 导入数据 Load the dataset 导入数据集: mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train/255.0x_test=x_test/255.0x_train[0]# First image of tranning set 从结果可以看出,tf 自带的是 3维的矩阵格式图片...
from keras.datasets import mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() 显示MNIST训练数据集中的前面6张图片: # plot 6 images as gray scale import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(321) plt.imshow(x_train[0],cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.subplot(322) plt.i...
运行示例加载 MNIST 训练和测试数据集并打印它们的形状。 我们可以看到训练数据集中有 60,000 个示例,测试数据集中有 10,000 个示例,并且图像确实是具有 28×28 像素的正方形。 from keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据集 (trainX, trainY), (testX, testY) = mnist....
8、使用模型进行预测 importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense, Dropoutfromkeras.optimizersimportRMSpropimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()print('Let it go!')# 二维数据转换为向量x_t...
importscipy.misc#读取图片数据fromkeras.datasetsimportmnistfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersfromkeras.utilsimportto_categoricalimportnumpyasnp(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()train_images=train_images.reshape((60000,28,28,1))train_images=train_images.astype(...
MNIST是一个经典的深度学习和计算机视觉的数据集,里面包含了0-9的手写数字图片,开发人员可使用此数据集来训练和测试神经网络,训练后的神经网络可以识别手写数字。 Keras库已经包含了这个数据集,可以从Keras库中加载: fromkeras.datasetsimportmnist#将预打乱的MNIST数据加载到训练和测试集中(X_train, y_train), (X_...
在Keras中,像mnist这样经典的数据集,都是直接给了。我们只需要一行代码: (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 1. 接着我们要对数据进行预处理。首先把X换成的数据换成图片对应的形式,接着对y进行独热编码。 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1) # normalize ...
本文作者使用anaconda集成开发环境,keras.datasets库的mnist.py文件路径:C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets,如下图所示: image.png mnist.py文件中代码如下: from..utils.data_utilsimportget_fileimportnumpyasnpdefload_data(path='mnist.npz'):path=get_file(path,origin='https://s3...
12行代码定义load_data方法; 第5-7行代码会检查keras的缓存文件夹中是否有mnist.npz文件,如果没有则下载第6行代码的url链接指向的资源; keras缓存文件夹是用户路径的.keras文件夹,举例本文作者的keras缓存文件夹路径:C:\Users\Administrator\.keras\datasets在第一次运行load_data方法时,会从网络上下载mnist.npz...
MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =tf.keras.datasets.mnist.load_data...# 获取示例数据集,使用 MNIST 数据集,主要使用使用前1000个示例 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =tf.keras.datasets.mnist.load_data ...