mnist下面四个数据集的说明以及获取方法：

最新推荐文章于 2022-10-14 14:14:47 发布

blerli

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本文介绍如何使用TensorFlow加载MNIST手写数字数据集，并展示了数据集的基本信息，包括训练集与测试集的样本数量及数据形状。

代码如下：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

print('packs loaded')
print('download and extract mnist set')
mnist = input_data.read_data_sets('data/',one_hot = True)# one_hot 是0,1的编码格式,read_data_sets 用于下载数据集(文件目录里有就不用下载,改成直接读取,没有就需要下载;

print('the type of mnist:%s'%type(mnist))
print('the number of train data:%d'%(mnist.train.num_examples))
print('the number of test data:%d'%(mnist.test.num_examples))

print('把数据集分开,分别有四个:')
print('1:train images,2:train labels,3:test images,4:test labels')
print('what does the mnist look like?')

#image图片，训练数据
train_img = mnist.train.images

#训练标签，
train_label = mnist.train.labels

#测试数据
test_img = mnist.test.images

#测试标签
test_label = mnist.test.labels
print('type-------------->>>>>')
print('train images type%s'%type(train_img))
print('train labels type%s'%type(train_label))
print('test images type%s'%type(test_img))
print('test labels type%s'%type(test_label))
print('shape------------------->>>')
print('train images shape%s'%(train_img.shape,)) #特别要注意这个逗号,不然会报TypeError: not all arguments converted during string formatting
print('train labels shape%s'%(train_label.shape,))
print('test images shape%s'%(test_img.shape,))
print('test labels shape%s'%(test_label.shape,))

结果如下：
'''
train images shape(55000, 784)
train labels shape(55000, 10)
test images shape(10000, 784)
test labels shape(10000, 10)