使用 Keras 加载 MNIST 数据集
tf.kera.datasets.mnist.load_data(path&＃61;‘mnist.npz’)
Arguments:
- path: 本地缓存 MNIST 数据集(mnist.npz)的相对路径&＃xff08;~/.keras/datasets&＃xff09;
Returns&＃xff1a;
Tuple of Numpy arrays: &＃96;(x_train, y_train), (x_test, y_test)&＃96;.
此方法加载的数据集在相对路径下&＃xff0c;下载之后可以复制到你的工作目录下。
参考我的代码
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) &＃61; mnist.load_data(&＃39;mnist/mnist.npz&＃39;)
详情查看 mnist.load_data API 文档
.
&＃xff08;因为数据集路径问题也可能会导致无法加载的问题&＃xff09;
&＃xff08;一&＃xff09;尝试把mnist.load_data()的参数删掉&＃xff1b;
如果不行&＃xff0c;执行一条命令mnist.__file__(输出文件位置的命令)&＃xff0c;之后再用load_data()加载数据集。
用这个的原因是&＃xff0c;要输出目录肯定会自动先下载数据集。&＃xff08;应该是这样&＃xff0c;也可能解释的不对&＃xff09;
&＃xff08;二&＃xff09;使用 tf.contrib.learn 模块加载 MNIST 数据集
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist &＃61; input_data.read_data_sets(&＃39;./mnist/dataset/&＃39;)
此法可行&＃xff0c;但是会有警告&＃xff0c;因为这个模块现在不维护了。以后也不用了。
&＃xff08;其他&＃xff09;还有修改源代码的等等&＃xff0c;可以再去搜搜别家的博客。
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