tf.keras.datasets.mnist.load_data( path='mnist.npz' ) 参数 path 本地缓存数据集的路径(相对于 ~/.keras/datasets )。 返回 NumPy 数组元组:(x_train, y_train), (x_test, y_test)。 这是一个包含 60,000 个 28x28 的 10 位灰度图像的数据集,以及一个包含 10,000 个图像的测试集。更多信息...
假设我们最初通过运行以下代码创建了模型: 1import tensorflow as tf 2 3mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() 4x_train...model and some data. 21 self.model = tf.keras...
fromtensorflowimportkeras importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mnist=keras.datasets.mnist defget_train_val(mnist_path): # mnist下载地址:https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz (train_images,train_labels), (test_images,test_labels)=mnist.load_data(mnist_path) ...
importtensorflow as tfimportos# 环境变量的配置os.environ['TF_XLA_FLAGS']='--tf_xla_enable_xla_devices'os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH']='true'# 数据的加载(train_images, train_labels),(test_images, test_labels)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()# 模型的构建model=tf.kera...
实验14-2使用cnn完成MNIST手写体识别(keras): 这个要远程下载数据集,因为有点慢,我就下载数据集到本地,要它读取本地的数据集: 运行结果: 代码; fromkeras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categorical train_X, train_y= mnist.load_data(r"F:\大学\大三\选修\机器学习\机械学习\实验\...
c=loss报错,去掉c=loss,如下所示: import tensorflow as tf def process_data(): mnist=tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() return x_train,y_train,x_test,y_test def nn_mode(x_train,y_train,x_test,y_test): #搭建神经网络结构 ...
现在正在使用google的colab 训练,因为我本地tensorflow2.0死活装不上一直报错了 折腾了一天放弃了 何况google还有免费gpu和tpu能用 速度也不会太慢 导入了库然后接着导入数据集 dataset,metadata = tfds.load('fashion_mnist',as_supervised=True,with_info=True) ...
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 这咋整? 我需要做一个自己的数据集? https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/11863889.html OK,我参考了这篇文章: ...
1 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 数据集建立 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt(train_data,train_label),(_,_)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()train_data=np.expand_dims(train_data.astype(np.float32)/255.,axis=-1)mnistdata=...
3、使用tf.keras.Sequential创建神经网络 导入数据 这里,我们下载mnist数据集: (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape([x_train.shape[0], -1]) x_test = x_test.reshape([x_test.shape[0], -1]) ...