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维的矩阵格式图片像素数据。 其中训练集是6w张,测试集是...
load_data()方法是Keras库中的一个函数,用于加载MNIST数据集。MNIST是一个常用的手写数字识别数据集,包含了60000个训练样本和10000个测试样本。load_data()方法可...
# mnist = tf.keras.datasets.mnist # 下面两行是加载本地的数据集 datapath = r'D:/pythonstudy/jupyter-notebook/mnist/mnist.npz' (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(datapath) print(x_train.shape) print(y_train.shape) x_valid,x_train=x_train[...
本文使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据。 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_d...
导入模块: from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Se
origin_folder='https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/' 中的路径修改为你存放数据集的位置即可。进入正题 mnist=tf.keras.datasets.mnist#导入mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#分割print(x_train[0])# 查看第一个测试数据的输入 ...
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: from keras.datasets import mnist # 将预
Python机器学习(七十三)Keras 加载MNIST数据集,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:from
这条命令利用 keras 中自带的 mnist 模块，加载数据集（load_data）进来，分别赋值给四个变量。其中：x...
mnist=tf.keras.datasets.mnist#导入mnist数据集,确保网络畅通(X_train,Y_train),(X_test,Y_test)=mnist.load_data()#shape属性获取数据形状print(X_train.shape,Y_train.shape,X_test.shape,Y_test.shape) shape函数👇 代码语言:javascript 复制 ...