MNIST 数字分类数据集
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 灰度数字图像的数据集，包含 10 个数字，以及 10,000 张图像的测试集。更多信息请访问 MNIST 主页。
参数
- path: 本地缓存数据集的路径（相对于
~/.keras/datasets）。
返回值
- NumPy 数组的元组:
(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train: uint8 NumPy 数组，包含灰度图像数据，形状为 (60000, 28, 28)，包含训练数据。像素值范围从 0 到 255。
y_train: uint8 NumPy 数组，包含数字标签（0-9 范围内的整数），形状为 (60000,)，用于训练数据。
x_test: uint8 NumPy 数组，包含灰度图像数据，形状为 (10000, 28, 28)，包含测试数据。像素值范围从 0 到 255。
y_test: uint8 NumPy 数组，包含数字标签（0-9 范围内的整数），形状为 (10000,)，用于测试数据。
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
Yann LeCun 和 Corinna Cortes 拥有 MNIST 数据集的版权，该数据集是原始 NIST 数据集的衍生作品。MNIST 数据集根据 知识共享署名-相同方式共享 3.0 许可协议 提供。