學習心得 用python讀取mnist資料集的方法

mnist手寫數字資料集在機器學習中非常常見，這裡記錄一下用python從本地讀取mnist資料集的方法。

需要import gzip

讀取訓練集的**如下：

def

load_mnist_train
(path, kind=
'train'): 
』『』path:資料集的路徑
kind:值為train，代表讀取訓練集
『』『   
labels_path = os.path.join(path,
'%s-labels-idx1-ubyte.gz'
% kind)
images_path = os.path.join(path,
'%s-images-idx3-ubyte.gz'
% kind)
#使用gzip開啟檔案
with gzip.
open
(labels_path,
'rb'
)as lbpath:
#使用struct.unpack方法讀取前兩個資料，>代表高位在前，i代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次從檔案中讀取8個位元組
#這樣讀到的前兩個資料分別是magic number和樣本個數
magic, n = struct.unpack(
'>ii'
,lbpath.read(8)
)#使用np.fromstring讀取剩下的資料，lbpath.read()表示讀取所有的資料
labels = np.fromstring(lbpath.read(
),dtype=np.uint8)
with gzip.
open
(images_path,
'rb'
)as imgpath:
magic, num, rows, cols = struct.unpack(
'>iiii'
,imgpath.read(16)
)        images = np.fromstring(imgpath.read(
),dtype=np.uint8)
.reshape(
len(labels)
,784
)return images, labels

如果在本地對四個檔案解壓縮之後，得到的就是.ubyte格式的檔案，這時讀取的**有所變化。

def

load_mnist_train
(path, kind=
'train'): 
』『』path:資料集的路徑
kind:值為train，代表讀取訓練集
『』『   
labels_path = os.path.join(path,
'%s-labels-idx1-ubyte'
% kind)
images_path = os.path.join(path,
'%s-images-idx3-ubyte'
% kind)
#不再用gzip開啟檔案
with
open
(labels_path,
'rb'
)as lbpath:
#使用struct.unpack方法讀取前兩個資料，>代表高位在前，i代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次從檔案中讀取8個位元組
#這樣讀到的前兩個資料分別是magic number和樣本個數
magic, n = struct.unpack(
'>ii'
,lbpath.read(8)
)#使用np.fromfile讀取剩下的資料
labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8)
with gzip.
open
(images_path,
'rb'
)as imgpath:
magic, num, rows, cols = struct.unpack(
'>iiii'
,imgpath.read(16)
)        images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8)
.reshape(
len(labels)
,784
)return images, labels

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