mnist数据集是一个常用的手写数字识别数据集,您可以检查拼写错误或者尝试其他数据集。 版本不兼容:请确保您使用的tensorflow_datasets库与您的TensorFlow版本兼容。您可以尝试更新tensorflow_datasets库或者降低TensorFlow版本以解决兼容性问题。 资源不足:加载大型数据集可能需要较大的内存和计算资源。请确保您的计算机具有...
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) = mnist.load_data() # 数据集查看 print(X_trai...
3# Fetch the dataset directly 4mnist = tfds.image.MNIST() 5# or by string name 6mnist = tfds.builder('mnist') 7 8# Describe the dataset with DatasetInfo 9assert mnist.info.features['image'].shape == (28, 28, 1) 10assert mnist.info.features['label'].num_classes == 10 11assert ...
>>>importtensorflow_datasetsastfds>>>print(tfds.list_builders())['bair_robot_pushing_small','cats_vs_dogs','celeb_a','celeb_a_hq','cifar10','cifar100','coco2014','diabetic_retinopathy_detection','dummy_dataset_shared_generator','dummy_mnist','fashion_mnist','image_label_folder','image...
在最简单的情况下,tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数接收一个array并返回一个表示array切片的tf.data.Dataset。例如,mnist训练集的shape是(60000, 28, 28)。将这个array传递给from_tensor_slices将返回一个包含60000个切片的数据集对象,每个切片大小为28X28的图像。(其实这个API就是把array的第一维切开)。
print(mnist_train) # for mnist_example in mnist_train.take(1): # image, label = mnist_example["image"], mnist_example["label"] # plt.imshow(image.numpy()[:, :, 0].astype(np.float32), cmap = plt.get_cmap('gray')) # print("Label: %d" % label.numpy()) ...
Dataset mnist downloaded and prepared to C:\Users\snowkylin\tensorflow_datasets\mnist\3.0.0. Subsequent calls will reuse this data. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 提示 在使用 TensorFlow Datasets 时,可能需要设置代理。较为简易的方式是设置HTTPS_PROXY环境变量,即 ...
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...
load('mnist', split='train', as_supervised=True, shuffle_files=True) # Build your input pipeline ds = ds.shuffle(1000).batch(128).prefetch(10).take(5) for image, label in ds: pass TFDS core values TFDS has been built with these principles in mind: Simplicity: Standard use-cases ...
TensorFlow datasets mnist.pyTensorFlow您可能感兴趣 TensorFlow界面 TensorFlow计算机 TensorFlow项目 TensorFlow resnet50 TensorFlow模型 TensorFlow图像识别 TensorFlow resnet TensorFlow毕业设计 TensorFlow人工智能 TensorFlow pytorch TensorFlow深度学习 TensorFlow机器学习 TensorFlow教程 TensorFlow keras TensorFlow网络 TensorFlow...