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MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,TensorFlow对MNIST数据集做了封装,可以直接调用。MNIST数据集包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据,每一张图片都代表了0-9中的一个数字,图片大小都是28*28。虽然这个数据集只提供了训练和测试数据,但是为了验证训练网络的效果,一般从训练数据中划分出一部分数据作为验证数据,测试神经网络模型在不同参数下的效果。TensorFlow提供了一个类来处理MNIST数据。
代码如下:
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入MNIST数据集,如果指定地址下没有下载好的数据,那么TensorFlow会自动在网站上下载数据 mnist = input_data.read_data_sets("/tensorflow_google") #打印训练数据大小 print("Training data size:", mnist.train.num_examples) #打印验证集大小 print("Validating data size:", mnist.validation.num_examples) #打印测试集大小 print("Testing data size:", mnist.test.num_examples) #打印训练样例 print("Example training data", mnist.train.images[0]) #打印训练样例的标签 print("Example training data label:", mnist.train.labels[0]) Training data size: 55000 Validating data size: 5000 Testing data size: 10000 Example training data [ 0. ... 0. ] Example training data label: 7
处理后的每一张图片是一个长度为784(28*28)的一维数组,数组中的数据为图片的像素,像素元素取值范围为0-1,代表了颜色的深浅,其中0为白色,1为黑色。为了可以使用随机梯度下降,input_data.read_data_sets生成的类还提供了mnist.train.next_batch,可以从素有的训练数据中读取一小部分作为一个训练batch,例如:
batch_size = 200 xs, ys = mnist.train.next_batch(batch_size) #xs是数据,ys是对应的标签 print("X shape", xs.shape) print("Y shape", ys.shape) X shape (200, 784) #X是200*784的数组 Y shape (200,) #Y是200维的一维数组
以上这篇使用TensorFlow直接获取处理MNIST数据方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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