一些最常用的数据集如 MNIST、Fashion MNIST、cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但对于其它也常用的数据集如 SVHN、Caltech101,tf.keras.datasets 中没有,此时我们可以在TensorFlow Datasets中找找看。 tensorflow_datasets 里面包含的数据集列表:https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview#all...
通过tf.data.Datasets.from_tensor_slice((x,y))实现 (3)数据集处理:数据转换为Datasets对象后,一般需要添加一系列的数据集标准处理步骤,如:随机打散、预处理、按批装载。 AI检测代码解析 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets '''(1)加载minist数据...
tf.keras-核心高阶 API 均方差:(f(x)-y)2/n 顺序模型—Sequential:一个输入一个输出 层:Dense...
from tensorflow.keras.datasets.mnist import load_data data = load_data("mnist.npz") x_train, y_train = data[0][0], data[0][1] x_test, y_test = data[1][0], data[1][1] 1. 2. 3. 4. 1.2 网络层类 import tensorflow as tf ...
1 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 数据集建立 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_label), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_data = np.expand_dims(train_data.as...
Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API,Keras强调用户友好性、模块化以及易扩展等,其后端可以采用TensorFlow、Theano以及CNTK,目前大多是以TensorFlow作为后端引擎。考虑到Keras优秀的特性以及它的受欢迎程度,TensorFlow将Keras的代码吸收了进来,并将其作为高级API提供给用户使用。“tf.keras”不强调原来Keras的后端可互...
2.tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 该方法可以用来进行数据的迭代,过程中可以直接将numpy格式转化为tensor格式,然后通过调用next(iter())方法实现迭代,使用示例如下: #加载数据集(x,y),(x_test,y_test) =keras.datasets.mnist.load_data()#转化为tensor并实现迭代db =tf.data.Dataset.from_tensor_slices...
Pythonfrom tensorflow import kerasfrom keras.datasets import fashion_mnistimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np1.2.3.4.5.6. 加载数据集 接下来,我们将获取用于训练和测试的数据: 复制 Python(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()1.2. 我们...
Keras模式（tf.keras）：基于图形定义，并在以后运行图形。渴望模式：基于定义执行的所有迭代定义图的操作。图形模式（tf.function）：之前两种方法的混合。让我们来看看代码。Keras模式 import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten,...
pip install tensorflow keras numpy matplotlib 加载和预处理数据 我们将使用Keras内置的CIFAR-10数据集,它包含了60000张32x32像素的彩色图像,分为10个类别,每个类别6000张图像。首先,我们需要加载和预处理这些数据。 import tensorflow as tf from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import np_utils imp...