首先,我们需要将mnist.load_data()函数的返回值分别赋给训练数据集和测试数据集的变量,假设分别为train_data和test_data。 然后,我们可以通过train_data[0]来获取训练样本的特征数据,即手写数字的图像数据。train_data[0]是一个numpy数组,形状为(60000, 28, 28),表示共有60000个训练样本,每个样本是一个28x...
首先,导入TensorFlow库,并使用tf.keras.datasets.mnist加载MNIST数据集。 mnist.load_data()函数用于加载MNIST数据集的训练和测试数据。返回值是一个元组列表,其中每个元组包含训练或测试数据的特征和对应的标签。 x_train和x_test分别表示训练和测试数据的特征,它们的形状是(28, 28),即每个图像是一个28x28的二维数...
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18))) 通过data.DataLoader取mnist_train指定批量大小的数据,返回值为 tensor([[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0.,...
Step: 1199 | train_data的维度 (50, 1, 20, 20) | train_target的维度 (50,)
从3.1节mnist.py文件的代码可以看出,load_data方法返回值是一个元组,其中有2个元素。 第1个元素是训练集的数据,第2个元素是测试集的数据; 训练集的数据是1个元组,里面包括2个元素,第1个元素是特征矩阵,第2个元素是预测目标值; 测试集的数据是1个元组,里面包括2个元素,第1个元素是特征矩阵,第2个元素是预测...
(x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data() print(x.shape,y.shape) 二.数据的处理 def preprocess(x, y): x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) /255. #归一化 y = tf.cast(y, dtype=tf.int32) return x,y ...
:return: 返回分批完的训练集和测试集 """ # 获取数据 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 分割训练集 train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(60000, seed=0) ...
tf.keras.datasets.mnist.load_data( path='mnist.npz' ) 1. 2. 3. path指定将数据缓存与何处(相对于 用户根目/.keras/datasets) 该方法会返回一个Numpy arrays元组:(x_train, y_train), (x_test, y_test). MNIST数据集介绍 该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字...
one_hot_label:返回one-hot标签 normalize:正规化数据,将数值压缩至0~1之间 返回值 --- train_img, train_label, test_img, test_label 例如: importmnistimportnumpyasnpimportlogging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)(x_train,t_train),(x_test,t_test)=mnist.load_mnist(preview=False,normalize...