python从本地读取mnist数据集的方法是什么?
Admin 2021-10-14 群英技术资�
这篇文章主要给大家分享python从本地读取mnist数据集的方法,mnist手写数字数据集在机器学习中很常见的,因此本文给大家分享读取mnist数据集的方法做个参考,需要的朋友可以了解看看�
这部分内容网络上很常见,这里还是简明介绍一下。网络上下载的mnist数据集包�4个文件:
前两个分别是测试集的image和label,包�10000个样本。后两个是训练集的,包含60000个样本�.gz表示这个一个压缩包,如果进行解压的话,会得�.ubyte格式的二进制文件�
上图是训练集的label和image数据的存储格式。两个文件最开始都有magic number和number of images/items两个数据,有用的是第二个,表示文件中存储的样本个数。另外要注意的是数据的位数,�32位整型和8位整型两种�
需要import gzip
读取训练集的代码如下�
def load_mnist_train(path, kind='train'): '�' path:数据集的路径 kind:值为train,代表读取训练集 �'� 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打开文件 with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: #使用struct.unpack方法读取前两个数据,>代表高位在前,I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读�8个字� #这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个� magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8)) #使用np.fromstring读取剩下的数据,lbpath.read()表示读取所有的数据 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
读取测试集的代码类似�
如果在本地对四个文件解压缩之后,得到的就�.ubyte格式的文件,这时读取的代码有所变化�
def load_mnist_train(path, kind='train'): '�' path:数据集的路径 kind:值为train,代表读取训练集 �'� 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打开文件 with open(labels_path, 'rb') as lbpath: #使用struct.unpack方法读取前两个数据,>代表高位在前,I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读�8个字� #这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个� magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8)) #使用np.fromfile读取剩下的数� 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
读取之后可以查看images和labels的长度,确认读取是否正确�
以上就是关于python读取mnist数据集的方法介绍了,本文代码具有一定的借鉴价值,有需要的朋友可以参考学习,希望对大家有帮助,想要了解更多可以继续浏览群英网络其他相关的文章�
文本转载自脚本之�
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