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MNIST 数字分类数据集

[来源]

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 上找到。

参数

  • path:缓存数据集的本地路径(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)uint8 NumPy 灰度图像数据数组,包含训练数据。像素值范围为 0 到 255。

y_train:形状为 (60000,)uint8 NumPy 数字标签数组(范围为 0-9 的整数),用于训练数据。

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

y_test:形状为 (10000,)uint8 NumPy 数字标签数组(范围为 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。