以下是一个完整的示例,展示了如何使用 TensorFlow 数据集加载方法对 MNIST 数据集进行分割和切片。 1. 安装 TensorFlow 首先,确保你已经安装了 TensorFlow。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow 2. 加载 MNIST 数据集 使用tf.
数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/(下载后需解压)。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()这行代码直接调用,这样就比较简单 MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片...
从tensorflow.keras.datasets模块中导入MNIST数据集: 使用tensorflow.keras.datasets模块中的mnist.load_data()函数来加载MNIST数据集。这个函数会返回两个元组,分别包含训练集和测试集的图片与标签。 python from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = m...
6.TensorFlow Datasets (TFDS) 1)COCO (Common Objects in Context) 2)ImageNet 3)LFW (Labeled Faces in the Wild) 4) SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) TensorFlow常用数据集 最近在学习TensorFlow 官方给的教程,里面用到一些数据集,就顺便总结一下 TensorFlow 里常用到的数据集。 1.MNIST MNIST(Mo...
lecun.com/exdb/mnist/使用下载工具下载上述4 个文件, 并将它们复制到MNIST_data/文件夹中。 7. 数据集放到指定位置 仔细观察步骤4的报错信息,发现其自动下载数据集的存放地址为 [～/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0] 于是新建一个文件夹,把刚刚下载好的未解压的文件放到这里。 再次运行步骤4的tfds.load('...
mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()print(type(mnist))print("训练集模块的数据类型")#训练集模块的数据类型是modlemnist_data_xzg=(x_train, y_train), (x_test, y_test)mnist_data_xzg_train=(x_train, y_train)print(type(mnist_...
1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集。本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。比如,上面...
在TensorFlow中使用MNIST数据集的步骤如下:1. 下载MNIST数据集:首先需要从TensorFlow的datasets模块中下载MNIST数据集。可以使用以下代码下载:```f...
数据集下载地址:https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 二、电脑环境 电脑系统：Windows 10 语言环境：Python 3.8.8 编译器：Pycharm 2021.1.3 深度学习环境：TensorFlow 2.8.0,keras 2.8.0 显卡及显存：RTX 3070 8G 三、前期准备 1、导入相关依赖项 from tensorflow import...
from tensorflow.keras.datasets import mnist from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf 1. 2. 3. 4. 读取& 查看数据 # ---1. 读取 & 查看数据--- # 读取数据 (X_train, y_train), (X_test, y_test) ...