首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何正确的将Mnist数据集(idx格式)解析成python数组?

将Mnist数据集(idx格式)解析为Python数组的正确方法是使用以下步骤:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import struct
  1. 定义一个函数来解析Mnist数据集文件并返回一个包含图像或标签的Python数组:
代码语言:txt
复制
def parse_idx_file(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        # 读取魔数和数据集长度
        magic_number = struct.unpack('>I', f.read(4))[0]
        data_length = struct.unpack('>I', f.read(4))[0]

        # 判断文件类型(图像或标签)
        if magic_number == 0x00000803:
            # 图像数据集
            num_rows = struct.unpack('>I', f.read(4))[0]
            num_cols = struct.unpack('>I', f.read(4))[0]

            # 读取像素数据
            images = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8).reshape(data_length, num_rows, num_cols)
            return images
        elif magic_number == 0x00000801:
            # 标签数据集
            labels = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8)
            return labels
        else:
            # 未知文件类型
            return None
  1. 调用函数来解析Mnist数据集文件:
代码语言:txt
复制
train_images = parse_idx_file('train-images.idx3-ubyte')  # 训练集图像
train_labels = parse_idx_file('train-labels.idx1-ubyte')  # 训练集标签
test_images = parse_idx_file('t10k-images.idx3-ubyte')  # 测试集图像
test_labels = parse_idx_file('t10k-labels.idx1-ubyte')  # 测试集标签

这样,你就可以通过train_imagestrain_labelstest_imagestest_labels变量访问解析后的Mnist数据集图像和标签了。

Mnist数据集是一个常用的手写数字识别数据集,可用于训练和测试机器学习模型。解析后的图像数据可以用于训练模型,而解析后的标签数据可以用于评估模型的准确性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,本回答中仅提到腾讯云相关产品是为了回答问题要求,不代表对其品质或推广的评价。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

和MNSIT打个招呼

作为深度学习入门数据MNIST是个很好选择,我们可以在官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。...,文件解压后拷贝到该文件夹中,运行以下代码 源码: import numpy as np import struct # 解析IDX文件格式MNIST数据,需要用struct模块对二进制文件进行读取操作...(fmt)解析字节流string,返回解析出来tuple # tuple = unpack(fmt, string) # format 英 [ˈfɔ:mæt] 格式;使格式化 (format在代码中简化为...fmt) # tuple 英 [tʌpl] 美 [tʌpl] n.元组,数组 # 按照给定格式化字符串,把数据封装成字符串(实际上是类似于c结构体字节流) # string = struct.pack...num # magic翻译成“魔数”,用于校验下载文件是否属于MNIST数据 labels = struct.unpack_from('>' + str(num) + "

44320
  • 宽度学习(BLS)实战——python复刻MNIST数据数据预处理及训练过程

    此处用到struct包进行解析,详情见于Mnist数据简介_查里王博客-CSDN博客_mnist数据 解析代码: import os import struct import numpy as np...,我们需要二进制文件解析后存入csv文件中用于训练。...在观察了原代码中所用csv文件格式以及bls代码中读取数据方式后,我发现需要再存入之前对数据添加一个index,其中包括”label”和”pixel0~pixel784″,其中pixel是一维数组元素编码...,由于mnist数据是28*28图片,所以,转为一维数组后一共有784个元素。...代码运行结果; 得到经过二进制文件解析以及格式处理后数据: 现在训练文件格式与源代码格式一样了,但是,既然是复刻那么我们还有一个问题没有解决——数据总数不一样,根据源代码中信息,训练有42000

    74050

    博客 | MNIST 数据载入线性模型

    而我选择入门数据MNIST 已经很贴心帮我们处理好预处理部分,分为四个类别: 测试图像数据: t10k-images-idx3-ubyte.gz 测试图像标签: t10k-labels-idx1...The approach to load images 读取数据方法 既然知道了数据库里面的结构是二进制数据,接下来就可以使用 python 里面的模块包解析数据,压缩文件为 .gz 因此对应到打开此文件类型模块名为...MNIST DATASET 中训练六万个图像样本,每一个样本都是由 28×28 尺寸图片数据拉直一个 1×784 长度向量形式记录下来;下半段代码则是提取对应训练图像标签,表示每一个图片所描绘数字实际上是多少...数据储存格式同理测试与其他种类数据库 Explanation to the code 代码说明 基于我们对神经网络了解,一张图片被用来放入神经网络解析时候,需要把一个代表图像之二维矩阵每条 row...'rb' 读取二进制模式打开指定压缩文件 为了转换数据成为 np.array ,使用 .frombuffer 原本二进制数据格式使用 dtype 修改成人类读得懂八进制格式 MNIST 原始数据中直到第十六位数才开始描述图像信息

    1K50

    使用Python解析MNIST数据

    前言 最近在学习Keras,要使用到LeCun大神MNIST手写数字数据,直接从官网上下载了4个压缩包: ?...MNIST数据 解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件,没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式,是一种用来存储向量与多维度矩阵文件格式。...解析脚本 根据以上解析规则,我使用了Pythonstruct模块对文件进行读写(如果不熟悉struct模块可以看我另一篇博客文章《Python中对字节流/二进制流操作:struct模块简易使用教程...针对MNIST数据解析脚本如下: 1# encoding: utf-8 2""" 3@author: monitor1379 4@contact: yy4f5da2@hotmail.com...11数据下载地址为http://yann.lecun.com/exdb/mnist。 12相关格式转换见官网以及代码注释。

    1.2K40

    TensorFlow从1到2(二)续讲从锅炉工到AI专家

    在原文中,我们首先介绍了MNIST数据结构,并且用一个小程序,把样本中数组数据转换为JPG图片,来帮助读者理解原始数据组织方式。...实际上这个输入样本可以不指定形状,在没有指定情况下,Keras会自动识别训练数据形状,并自动模型输入匹配到训练形状。...这一版代码中,我们还细微修改了样本可视化部分程序,原来显示训练样本,改为显示测试样本。主要是增加了一个图片识别结果参数。图片识别结果同数据标注一同显示在图片下面作为对比。...程序运行时候,控制台输出如下: $ python3 mnist-show-predict-pic-v1.py Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting...使用测试集数据进行验证,手写体数字识别正确率为97.43%。 程序最终会显示测试前24个图片及预测结果和标注信息对比: ? (待续...)

    53800

    详解 MNIST 数据

    MNIST 数据已经是一个被"嚼烂"了数据, 很多教程都会对它"下手", 几乎成为一个 "典范". 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下....测试(test set) 也是同样比例手写数字数据. 不妨新建一个文件夹 -- mnist, 数据下载到 mnist 以后, 解压即可: ?...在这里, 我们 28 x 28 像素展开为一个一维行向量, 这些行向量就是图片数组行(每行 784 个值, 或者说每行就是代表了一张图片). load_mnist 函数返回第二个数组(labels...7 另外, 我们也可以选择 MNIST 图片数据和标签保存为 CSV 文件, 这样就可以在不支持特殊字节格式程序中打开数据....数据将会显著发给更长时间, 因此如果可能的话, 还是建议你维持数据原有的字节格式.

    2.1K20

    详解 MNIST 数据

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 MNIST 数据已经是一个被”嚼烂”了数据, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”....不妨新建一个文件夹 – mnist, 数据下载到 mnist 以后, 解压即可: 图片是以字节形式进行存储, 我们需要把它们读取到 NumPy array 中, 以便训练和测试算法. import...在这里, 我们 28 x 28 像素展开为一个一维行向量, 这些行向量就是图片数组行(每行 784 个值, 或者说每行就是代表了一张图片). load_mnist 函数返回第二个数组(labels...25 个不同形态: 另外, 我们也可以选择 MNIST 图片数据和标签保存为 CSV 文件, 这样就可以在不支持特殊字节格式程序中打开数据....数据将会显著发给更长时间, 因此如果可能的话, 还是建议你维持数据原有的字节格式.

    2.1K10

    聊聊 神经网络模型 示例程序——数字推理预测

    MNIST数据 MNIST是机器学习领域 最有名数据之一,被应用于从简单实验到发表论文研究等各种场合。 实际上,在阅读图像识别或机器学习论文时,MNIST数据经常作为实验用数据出现。...MNIST数据是由0到9数字图像构成。训练图像有6万张, 测试图像有1万张,这些图像可以用于学习和推理。...MNIST数据一般使用方法是,先用训练图像进行学习,再用学习到模型度量能在多大程度上对测试图像进行正确分类。...=False): """读入MNIST数据 Parameters ---------- normalize : 图像像素值正规化为0.0~1.0...one-hot表示是仅正确解标签为1,其余皆为0数组,就像[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样。

    19810

    【Tensorflow】 写给初学者深度学习教程之 MNIST 数字识别

    把所有的图片读取出来后,创建一个 mnistmnist 是一个 dataset 类实例,里面有许多 numpy 数组,存放图片和标签. 需要注意MNIST 本身数据分为两个部分....#获取第二张图片 image = mnist.train.images[1,:] #图像数据还原28*28分辨率 image = image.reshape(28,28) #打印对应标签 print...Tensorflow 设置 CNN 结构 上面的内容介绍了如何在 Tensorflow 中读取 MNIST 数据图片和标签,接下来要做事情就是搞定模块这一环节. ?...softmax 处理,输出值换算每个类别的概率....最后,如果应对了 MNIST 之后,我们就可以目光放到更复杂数据上去。比如 CIFAR10,比如自动驾驶中行人识别。 光看书是不行,真的要亲手实践。 ----

    1.3K20

    一次GAN项目背景下tensorflow_datasetsmnist数据下载笔记

    数据放到指定位置 仔细观察步骤4报错信息,发现其自动下载数据存放地址为 [~/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0] 于是新建一个文件夹,把刚刚下载好未解压文件放到这里...再次运行步骤4tfds.load('mnist')代码 手动下载数据并放到正确位置后,url错误消失,但出现新错误,仍然无法成功load数据: tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError...于是查找到dataset.info输出方式,输出看看,嗯,格式差不多。。。 那我们把它存这个json文件试一下。...怀疑input_data与tfds所需要数据格式不同,inputdata解决方案并不适用。 9..../example_configs/mnist.gin 不再出现数据问题。 成功!!!

    72110

    基于tensorflowMNIST数字识别

    一、MNIST数据介绍MNIST是一个非常有名手写体数字识别数据,在很多资料中,这个数据都会作为深度学习入门样例。...下面大致介绍这个数据基本情况,并介绍temsorflow对MNIST数据封装。tensorflow封装让使用MNIST数据变得更加方便。...为了方便实用,tensorflow提供了一个类来处理MINST数据。这个类会自动下载并转化MNIST数据格式数据从原始数据包中解析训练和测试神经网络时使用格式。...test集合内有10000张图片,这些图片都来自于MNIST提供测试数据。处理后每一张图片是一个长度为784一维数组,这个数组元素对应了图片像素矩阵中每一个数字(28*28=784)。...为了同时得到同一个模型在验证数据和测试数据正确率,可以在每1000轮输出中加入在测试数据正确率。

    2.9K11

    tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一

    前言 这篇博客利用神经网络去训练MNIST数据,通过学习到模型去分类手写数字。...因为所有数据集中28x28像素灰度图片尺寸为784,所以训练输出tensor格式为[55000, 784] 执行read_data_sets()函数将会返回一个DataSet实例,其中包含了以下三个数据...一个one-hot向量除了某一位数字是1以外其余各维度数字都是0。所以在此教程中,数字n表示一个只有在第n维度(从0开始)数字为110维向量。...比如,标签0表示([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])。...同时,有兴趣朋友可以多改改参数试试不同结果,比如学习率,batch_size等等,这对你理解也是有帮助! 下一篇笔记写用cnn去分类MNIST数据,敬请期待!

    57610

    MNIST__数字识别__SOFTMAX

    本次MNIST手写数字识别未采用input_data.py文件,想尝试一下用原始数据来运行这个DEMO。...源码: import tensorflow as tf import numpy as np import struct # 解析IDX文件格式MNIST数据,需要用struct模块对二进制文件进行读取操作...(fmt)解析字节流string,返回解析出来tuple # tuple = unpack(fmt, string) # format 英 [ˈfɔ:mæt] 格式;使格式化 (format在代码中简化为...fmt) # tuple 英 [tʌpl] 美 [tʌpl] n.元组,数组 # 按照给定格式化字符串,把数据封装成字符串(实际上是类似于c结构体字节流) # string = struct.pack...num # magic翻译成“魔数”,用于校验下载文件是否属于MNIST数据 labels = struct.unpack_from('>' + str(num) + "

    91510

    机器学习(2) - KNN识别MNIST

    -ubyte.gz   10000张测试图片 t10k-labels-idx1-ubyte.gz     测试图片对应数字标签(即答案) 处理图片数据压缩包 每个压缩包格式为: 偏移量 类型 值 意义...处理数字标签数据压缩包 数字标签数据压缩包和图片数据压缩包格式类似。 偏移量 类型 值 意义 0 Int32 2051或2049 一个定死魔术数。...此时,为了后续处理方便,我们数字标签转化为数组。因此,一组标签就转换为了一个二维数组。...本文只是对KNN识别MNIST数据进行了一个非常简单介绍。...在实现了最简单K=1L1距离计算之后,正确率约为91%。大家可以试着算法进行改进,例如取K=2或者其他数,或者计算L2距离等。L2距离结果比L1好一些,可以达到93-94%正确率。

    61020

    手写数字识别任务第一次训练(结果不好)

    MNIST数据 MNIST数据是从NISTSpecial Database 3(SD-3)和Special Database 1(SD-1)构建而来。...MNIST数据发布,吸引了大量科学家训练模型。...相关要处理数据在这个网址里有,相关API也封装好了 # 如果~/.cache/paddle/dataset/mnist/目录下没有MNIST数据,API会自动MINST数据下载到该文件夹下 # 设置数据读取器...label_data = np.array([x[1] for x in data]).astype('float32').reshape(-1, 1) # 数据转为飞桨动态图格式...训练到最后一轮时候,发现损失函数还是这么高 模型测试主要目的是验证训练好模型是否能正确识别出数字,包括如下四步: 声明实例 加载模型:加载训练过程中保存模型参数, 灌入数据测试样本传入模型,

    1.1K30

    编写基于TensorFlow应用之构建数据pipeline

    详见:www.sigai.cn 知识库 本文主要以MNIST数据为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。...接下来,本文将以常用MNIST数据为例简要介绍TFRecord文件如何生成以及如何从TFrecord构建数据pipeline。...TFRecord文件简介 TFRecord文件是基于Google Protocol Buffers一种保存数据格式,我们推荐在数据预处理过程中尽可能使用这种方式训练数据保存这种格式。...2、repeat: 重复数据内容若干次 3、map: 对数据集中每个数据使用map函数中传入方法进行变换,这个过程中可以包含解析tf.train.Example内容,数据归一化以及data augmentation...本文主要介绍了TFRecord文件,然后以MNIST数据为例讲解了如何制作MNIST数据TFRecord文件,接着讲述了如何加载文件并构建数据 pipeline。

    1.1K20

    MNIST机器学习入门

    MNIST是一个入门级计算机视觉数据,它包含各种手写数字图片。它也包含每一张图片对应标签,告诉我们这个是数字几。...文章末尾会给出相关python代码,运行环境是python3.6+anaconda+tensorflow,具体环境搭建本文不做阐述。...一、MNIST简介 官网链接:http://yann.lecun.com/exdb/mn... 这个MNIST数据库是一个手写数字数据库,它提供了六万训练和一万测试。...],………, 主要原因其实是这样,因为softmax回归处理后会生成一个1*10数组数组[0,0]数字表示预测这张图片是0概率,[0,1]则表示这张图片表示是1概率……以此类推,这个数组表示就是这张图片是哪个数字概率...P(y=0)=p0,P(y=1)=p1,p(y=2)=p2……P(y=9)=p9.这些表示预测为数字i概率,(跟上面标签格式正好对应起来了),它们和为1,即 ∑(pi)=1。

    47310
    领券