使用TensorFlow直接获取处理MNIST数据方式 - 行业资讯 - 肥雀云

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。

<强>代码如下:

　　　　　　从tensorflow.examples.tutorials。mnist进口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　　打印(“训练数据大小:”,mnist.train.num_examples) 　　　　#打印验证集大小　　打印(“验证数据大小:”,mnist.validation.num_examples) 　　　　#打印测试集大小　　打印(“测试数据大小:”,mnist.test.num_examples) 　　　　#打印训练样例　　打印(“训练数据”,mnist.train.images [0]) 　　　　#打印训练样例的标签　　打印(例训练数据标签:“mnist.train.labels [0]) 　　　　祝辞的在训练数据规模:55000 　　验证数据大小:5000 　　测试数据大小:10000 　　训练数据例子[0……0。］　　示例训练数据标签:7 　　　　之前　　　　

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批,例如:

　　　　　　batch_size=200 　　x, y=mnist.train.next_batch (batch_size) # xs是数据,y是对应的标签　　print (“X”形状,xs.shape) 　　打印(“Y形”,ys.shape) 　　　　在祝辞X形状(200、784)#是200 * 784的数组　　Y形(200)# Y是200维的一维数组　　之前　　　　

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