使用 tensorflow 來讀取資料及標籤
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
# 載入資料集
mnist = input_data.read_data_sets('e:/soft/mnist_data',one_hot=true)
# 載入訓練集樣本
train_x = mnist.train.images
# 載入驗證集樣本
validation_x = mnist.validation.images
# 載入測試集樣本
test_x = mnist.test.images
# 載入訓練集標籤
train_y = mnist.train.labels
# 載入驗證集標籤
validation_y = mnist.validation.labels
# 載入測試集標籤
test_y =mnist.test.labels
print('train_x.shape:',train_x.shape,'train_y.shape:',train_y.shape)
# 檢視訓練集中第乙個樣本的內容和標籤
print(train_x[0])
print(train_y[0])
# 獲取訓練集資料的前200個
images,labels = mnist.train.next_batch(200)
print('images.shape:',images.shape,'labels.shape:',labels.shape)
import matplotlib.pyplot as plt
# 繪製訓練集前20個樣本
fig,ax = plt.subplots(nrows=4,ncols=5)
ax = ax.flatten()
for i in range(20):
img = train_x[i].reshape(28,28)
ax[i].imshow(img,cmap='greys')
ax[0].set_xticks()
ax[0].set_yticks()
plt.show()
MNIST資料集介紹
mnist資料集包含了6w張作為訓練資料，1w作為測試資料。在mnist資料集中，每一張都代表了0 9中的乙個數字，的大小都是28 28，且數字都會出現在的正中間。資料集包含了四個檔案 t10k images idx3 ubyte.gz 測試資料 t10k labels idx1 ubyte.gz ...
Mnist資料集簡介
1，基本概念 mnist是乙個非常有名的手寫體數字識別資料集，在很多資料中，這個資料集都會被用作深度學習的入門樣例。而tensorflow的封裝讓使用mnist資料集變得更加方便。mnist資料集是nist資料集的乙個子集，mnist 資料集可在 獲取,它包含了四個部分 1 training set...
MNIST資料集介紹
大多數示例使用手寫數字的mnist資料集 1 該資料集包含60,000個用於訓練的示例和10,000個用於測試的示例。這些數字已經過尺寸標準化並位於影象中心，影象是固定大小 28x28畫素 其值為0到1。為簡單起見，每個影象都被平展並轉換為784 28 28 個特徵的一維numpy陣列。在我們的示例...