train_images_idx3_ubyte_file = 'E:/data/raw/train-images.idx3-ubyte' # 训练集文件 train_labels_idx1_ubyte_file = 'E:/data/raw/train-labels.idx1-ubyte' # 训练集标签文件 test_images_idx3_ubyte_file = 'E:/data/raw/t10k-images.idx3-ubyte' # 测试集文件 test_labels_idx1_ubyte_f...
下载之后只有压缩包文件,没有.idx3-ubyte后缀文件。注意:将4个压缩包文件解压之后,文件名为train-images-idx3-ubyte,train-labels-idx1-ubyte,这些文件名使用二进制读取会出现问题,我们需要将其修改为图中文件名所示。 三、加载本地文件数据集的代码 3.1 Fashion-MNIST数据加载完整代码——不使用torch.utils.data....
train-labels-idx 1-ubyte.gz ≈0.03MB 训练图像的标 ti Ok-images-idx3-ubyte.gz ≈ t.57MB 测试图像数据 tl Ok-labels-idxl-ubyte.gz ≈4.4KB 测试图像的标 原始的MNIST 数据集中包含60000 张训练图片和10000 张测试图片。 而在TensorFlow 中,又将原先的60000 张训练图片重新划分成了新的55000张训练图...
importosfromskimageimportioimporttorchvision.datasets.mnistasmnistroot="D:/MNIST/data/MNIST/raw"train_set=(mnist.read_image_file(os.path.join(root,'train-images-idx3-ubyte')),mnist.read_label_file(os.path.join(root,'train-labels-idx1-ubyte')))test_set=(mnist.read_image_file(os.path.join...
简介:Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集简介、下载、使用方法(包括数据增强)之详细攻略 1、mnist 对象中各个属性的含义和大小 文件名 大小 特点 train-images-idx3-ubyte.gz ≈9.45 MB 训练图像数据 train-labels-idx 1-ubyte.gz ≈0.03MB 训练图像的标 ...
在MNIST 数据集中有两类图像:一类是训练图像(对应文件train-images-idx3-ubyte.gz 和train - labels-idx1-ubyte.gz ), 另一类是测试图像(对应文件t10k-images-idx3-ubyte.gz 和t10k-labels-idx1-ubyte.gz ) 。训练图像一共有60000 张,供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000 张,供研究人员测试...
其中我们所需要的文件主要在raw文件夹下 代码语言:javascript 复制 train-images-idx3-ubyte.gz:trainingsetimages(9912422bytes)train-labels-idx1-ubyte.gz:trainingsetlabels(28881bytes)t10k-images-idx3-ubyte.gz:testsetimages(1648877bytes)t10k-labels-idx1-ubyte.gz:testsetlabels(4542bytes) ...
"train-labels-idx1-ubyte.gz", transform=transforms.ToTensor()) # 读取MNIST数据集中的测试集 test_data = Data_Loader('./MNIST/MNIST/raw', "t10k-images-idx3-ubyte.gz", "t10k-labels-idx1-ubyte.gz", transform=transforms.ToTensor()) ...
train-labels-idx 1-ubyte.gz ≈0.03MB 训练图像的标 ti Ok-images-idx3-ubyte.gz ≈ t.57MB 测试图像数据 tl Ok-labels-idxl-ubyte.gz ≈4.4KB 测试图像的标 原始的MNIST 数据集中包含60000 张训练图片和10000 张测试图片。 而在TensorFlow 中,又将原先的60000 张训练图片重新划分成了新的55000张训练图...
"train-labels-idx1-ubyte.gz", transform=transforms.ToTensor()) # 读取MNIST数据集中的测试集 test_data = Data_Loader('./MNIST/MNIST/raw', "t10k-images-idx3-ubyte.gz", "t10k-labels-idx1-ubyte.gz", transform=transforms.ToTensor()) ...