Mnist数据集介绍 |
您所在的位置：网站首页 › 2051是什么意思 › Mnist数据集介绍 |
Mnist数据集介绍
|
Mnist数据集已经是一个被"嚼烂"了的数据集了，很多关于神经网络的教程都会对它下手。因此在开始深度学习之前，先对这个数据集介绍一下。 Mnist数据集图片格式介绍Mnist数据集分为两部分，分别含有60000张训练图片和10000张测试图片。 每一张图片包含28*28个像素。Mnist数据集把代表一张图片的二维数据转开成一个向量，长度为28*28=784。因此在Mnist的训练数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000, 784]的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点，图片里的某个像素的强度值介于0-1之间。 Mnist数据集中的标签是介于0~9的数字，Mnist中的标签是用独热编码(one-hot-vectors)表示的，一个one-hot向量除了某一位数字是1以外，其余维度的数组都是0，比如标签0用独热编码表示为([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])，标签3用独热编码表示为([0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0])。所以，Mnist数据集中所有的标签mnist.train.labels是一个[60000, 10]的数字矩阵。 如果直接下载该数据集的话，下载下来的是.gz格式的数据，如下图所示： 在代码中用到了两个第三方的包，分别为tensorflow、PIL。如何你是用的我之前推荐的Anaconda来管理你的Python环境的话，那么安装这两个包就非常的简单了。使用下面的命令即可安装: conda install tensorflow-gpu conda install Pillow提取的代码写成了函数def的形式，可以非常简单的调用。下面是提取训练数据的代码： #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image ''' 函数功能：按照bmp格式提取mnist数据集中的图片 参数介绍: mnist_dir mnist数据集存储的路径 save_dir 提取结果存储的目录 ''' def extract_mnist(mnist_dir, save_dir): rows = 28 cols = 28 # 加载mnist数据集 # one_hot = True为默认打开"独热编码" mnist = input_data.read_data_sets(mnist_dir, one_hot=False) # 获取训练图片数量 shape = mnist.train.images.shape images_train_count = shape[0] pixels_count_per_image = shape[1] # 获取训练标签数量=训练图片数量 # 关闭"独热编码"后，labels的类型为[7 3 4 ... 5 6 8] labels = mnist.train.labels labels_train_count = labels.shape[0] if (images_train_count == labels_train_count): print("训练集共包含%d张图片，%d个标签" % (images_train_count, labels_train_count)) print("每张图片包含%d个像素" % (pixels_count_per_image)) print("数据类型为", mnist.train.images.dtype) # mnist图像数值的范围为[0,1], 需将其转换为[0,255] for current_image_id in range(images_train_count): for i in range(pixels_count_per_image): if mnist.train.images[current_image_id][i] != 0: mnist.train.images[current_image_id][i] = 255 if ((current_image_id + 1) % 50) == 0: print("已转换%d张，共需转换%d张" % (current_image_id + 1, images_train_count)) # 创建train images的保存目录, 按标签保存 for i in range(10): dir = "%s/%s" % (save_dir, i) print(dir) if not os.path.exists(dir): os.mkdir(dir) # indices = [0, 0, 0, ..., 0]用来记录每个标签对应的图片数量 indices = [0 for x in range(0, 10)] for i in range(images_train_count): new_image = Image.new("L", (cols, rows)) # 遍历new_image 进行赋值 for r in range(rows): for c in range(cols): new_image.putpixel( (r, c), int(mnist.train.images[i][c + r * cols])) # 获取第i张训练图片对应的标签 label = labels[i] image_save_path = "%s/%s/%s.bmp" % (save_dir, label, indices[label]) indices[label] += 1 new_image.save(image_save_path) # 打印保存进度 if ((i + 1) % 50) == 0: print("图片保存进度: 已保存%d张，共需保存%d张" % (i + 1, images_train_count)) else: print("图片数量与标签数量不一致!") if __name__ == '__main__': mnist_dir = "E:/PythonSourceCode/TensorflowLearning/Mnist_Data" save_dir = "E:/PythonSourceCode/TensorflowLearning/Mnist_Data_TrainImages" extract_mnist(mnist_dir, save_dir)最终提取出来的结果如下： 如果对我的推文有兴趣，欢迎转载分享。也可以推荐给朋友关注哦。只推干货，宁缺毋滥。 |
使用tensorflow是可以直接加载该数据的，但是是按照张量的格式加载的，就是说你看不到这些图片到底是长什么样子的。下面就要介绍一下如何手动提取Mnist数据集中的图片，并把它按照常用的格式存储。
文件夹0下对应的图片为: 
可以看到，各种形状的’0’都有。提取出来的图片在后面学习的卷积神经网络的时候会用到，所以有兴趣的可以run一下上面的代码。
【本文地址】
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |