2. 导入 Fashion MNIST 数据集 fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 1. 2. 该数据集包含 10 个类别的 70000 个灰度图像。这些图像以低分辨率(28x28 像素)展示了单件衣物 我们使用 60,000 个图像来训练网...
(x, y),(x_test, y_test)=datasets.fashion_mnist.load_data()print(x.shape, y.shape) batchsize= 128#训练集预处理db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y))#构造数据集,这里可以自动的转换为tensor类型了db = db.map(preprocess).shuffle(10000).batch(batchsize)#测试集预处理db_test = ...
(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 batchsz =128db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(...
FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。你可以...
1. 导入 Fashion MNIST 数据集 本教程使用Fashion MNIST数据集,该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率(28x28 像素)展示了单件衣物,如下所示: Fashion MNIST 被用于替代经典的MNIST数据集,后者常被用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”。MNIST 数据集包含手写数字(0、1、2 ...
MNIST 是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用做深度学习的入门样例。而Tensorflow的封装让MNIST数据集变得更加方便。MNIST是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28...
dataset,metadata=tfds.load('fashion_mnist',as_supervised=True,with_info=True)train_dataset,test_dataset=dataset['train'],dataset['test']class_names=['T-shirt/top','Trouser','Pullover','Dress','Coat','Sandal','Shirt','Sneaker','Bag','Ankle boot'] ...
准备就绪,就可以从 tensorflow_datasets 中导入Fashion-MNIST数据集了: 加载的过程中,会自动 shuffle 数据; 该数据集与MNIST数据集相同,train_dataset 中包含60000张图片用来做训练集,test_dataset 中包含10000张图片用来做测试集.
NotFoundError: /users4/zsun/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0/dataset_info.json; No such file or directory 报错内容: tensorflow_datasets/mnist/1.0.0/dataset_info.json; No such file or directory 8. 这个 [dataset_info.json] 是什么? 官网只提供了四个数据文件,并没有这个json文件。 但想要成功...
这些DatasetBuilder都能直接实例化或者用tfds.builder字符串读取: 代码语言:javascript 复制 1import tensorflow_datasetsastfds23# Fetch the dataset directly 4mnist=tfds.image.MNIST()5# or by string name 6mnist=tfds.builder('mnist')78# Describe the datasetwithDatasetInfo ...