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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月31日
2024年12月31日
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