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 灰度图像的 10 位数字数据集，以及一个包含 10,000 张图像的测试集。更多信息可以在 MNIST 主页 找到。
参数
- path：数据集在本地缓存的路径（相对于
~/.keras/datasets）。
返回值
- NumPy 数组的元组：
(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train：形状为 (60000, 28, 28) 的 uint8 NumPy 灰度图像数据数组，包含训练数据。像素值范围从 0 到 255。
y_train：形状为 (60000,) 的 uint8 NumPy 数字标签数组（范围 0-9 的整数），用于训练数据。
x_test：形状为 (10000, 28, 28) 的 uint8 NumPy 灰度图像数据数组，包含测试数据。像素值范围从 0 到 255。
y_test：形状为 (10000,) 的 uint8 NumPy 数字标签数组（范围 0-9 的整数），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 保留 MNIST 数据集的版权，该数据集是从原始 NIST 数据集派生而来。MNIST 数据集根据 知识共享署名-相同方式共享 3.0 许可证 的条款提供。