MNIST 数字分类数据集

[源代码]

load_data 函数

tf_keras.datasets.mnist.load_data(path="mnist.npz", cache_dir=None)

加载MNIST数据集。

这是一个包含60,000张28x28灰度图像的数据集，涵盖10个数字，以及一个包含10,000张图像的测试集。更多信息可在 MNIST主页 上找到。

参数

• path：数据集本地缓存的路径，相对于cache_dir。
• cache_dir：数据集本地缓存的目录位置。如果为None，则默认为 ~/.keras/datasets。

返回

• NumPy 数组元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。

x_train：形状为 (60000, 28, 28) 的uint8 NumPy数组，包含灰度图像数据，用于训练。像素值范围为0到255。

y_train：形状为 (60000,) 的uint8 NumPy数组，包含训练数据的数字标签（0-9范围内的整数）。

x_test：形状为 (10000, 28, 28) 的uint8 NumPy数组，包含灰度图像数据，用于测试。像素值范围为0到255。

y_test：形状为 (10000,) 的uint8 NumPy数组，包含测试数据的数字标签（0-9范围内的整数）。

示例

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
assert x_train.shape == (60000, 28, 28)
assert x_test.shape == (10000, 28, 28)
assert y_train.shape == (60000,)
assert y_test.shape == (10000,)

许可证：MNIST数据集的版权归Yann LeCun和Corinna Cortes所有，它是NIST原始数据集的衍生作品。MNIST数据集可根据 Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 许可证 的条款使用。