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深度学习“Hello World”:MNIST问题

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用户1357950
发布2023-10-18 12:47:16
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发布2023-10-18 12:47:16
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文章被收录于专栏:LLM笔记

1、从keras.datasets中获取数据集

代码语言:python
代码运行次数:0
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from keras.datasets import mnist
data = mnist.load_data()

得到data为一个二元组,即为(训练集,测试集),其中训练集分为图像数据和标签两部分:训练集中,图像数据被编码为 Numpy 数组,ndarray,shape为60000*28*28,即60000个28*28像素的黑白图像,每个像素取值区间为0-255;而标签是数字数组,取值范围为 0~9。图像和标签一一对应。测试集与训练集结构相同,数据组数为10000。简而言之就是data由4个Numpy数组组成:data = ((train_images, train_labels), (test_images, test_labels))。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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