MNIST 数字分类数据集

[源]

load_data 函数

keras.datasets.mnist.load_data(path="mnist.npz")

加载 MNIST 数据集。

这是一个包含 60,000 张 28x28 灰度图像（代表 10 个数字）的数据集，以及一个包含 10,000 张图像的测试集。更多信息请参见 MNIST 主页。

参数

• path: 数据集在本地的缓存路径（相对于 ~/.keras/datasets）。

返回值

• 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，包含训练数据的灰度图像数据。像素值范围从 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（范围为 0-9 的整数）。

x_test: 形状为 (10000, 28, 28) 的 uint8 NumPy 数组，包含测试数据的灰度图像数据。像素值范围从 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（范围为 0-9 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，它是原始 NIST 数据集的派生作品。MNIST 数据集根据 Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 许可提供。