python中MNIST手寫識別數據調用API的示例分析

這篇文章主要介紹了python中MNIST手寫識別數據調用API的示例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

MNIST數據集比較小，一般入門機器學習都會采用這個數據集來訓練

下載地址：yann.lecun.com/exdb/mnist/

有4個有用的文件：
train-images-idx3-ubyte: training set images
train-labels-idx1-ubyte: training set labels
t10k-images-idx3-ubyte: test set images
t10k-labels-idx1-ubyte: test set labels

The training set contains 60000 examples, and the test set 10000 examples. 數據集存儲是用binary file存儲的，黑白圖片。

下面給出load數據集的代碼：

import os
import struct
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def load_mnist():
  '''
  Load mnist data
  http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

  60000 training examples
  10000 test sets

  Arguments:
    kind: 'train' or 'test', string charater input with a default value 'train'

  Return:
    xxx_images: n*m array, n is the sample count, m is the feature number which is 28*28
    xxx_labels: class labels for each image, (0-9)
  '''

  root_path = '/home/cc/deep_learning/data_sets/mnist'

  train_labels_path = os.path.join(root_path, 'train-labels.idx1-ubyte')
  train_images_path = os.path.join(root_path, 'train-images.idx3-ubyte')

  test_labels_path = os.path.join(root_path, 't10k-labels.idx1-ubyte')
  test_images_path = os.path.join(root_path, 't10k-images.idx3-ubyte')

  with open(train_labels_path, 'rb') as lpath:
    # '>' denotes bigedian
    # 'I' denotes unsigned char
    magic, n = struct.unpack('>II', lpath.read(8))
    #loaded = np.fromfile(lpath, dtype = np.uint8)
    train_labels = np.fromfile(lpath, dtype = np.uint8).astype(np.float)

  with open(train_images_path, 'rb') as ipath:
    magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', ipath.read(16))
    loaded = np.fromfile(train_images_path, dtype = np.uint8)
    # images start from the 16th bytes
    train_images = loaded[16:].reshape(len(train_labels), 784).astype(np.float)

  with open(test_labels_path, 'rb') as lpath:
    # '>' denotes bigedian
    # 'I' denotes unsigned char
    magic, n = struct.unpack('>II', lpath.read(8))
    #loaded = np.fromfile(lpath, dtype = np.uint8)
    test_labels = np.fromfile(lpath, dtype = np.uint8).astype(np.float)

  with open(test_images_path, 'rb') as ipath:
    magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', ipath.read(16))
    loaded = np.fromfile(test_images_path, dtype = np.uint8)
    # images start from the 16th bytes
    test_images = loaded[16:].reshape(len(test_labels), 784)  

  return train_images, train_labels, test_images, test_labels

再看看圖片集是什么樣的：

def test_mnist_data():
  '''
  Just to check the data

  Argument:
    none

  Return:
    none
  '''
  train_images, train_labels, test_images, test_labels = load_mnist()
  fig, ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 5, sharex = True, sharey = True)
  ax =ax.flatten()
  for i in range(10):
    img = train_images[i][:].reshape(28, 28)
    ax[i].imshow(img, cmap = 'Greys', interpolation = 'nearest')
    print('corresponding labels = %d' %train_labels[i])

if __name__ == '__main__':
  test_mnist_data()

跑出的結果如下：

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python中MNIST手寫識別數據調用API的示例分析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!