Question

我正在忙于使用MNIST，Tensorflow和Keras构建OCR，但是由于MNIST中的错误，我无法上传MNIST数据集。我可以只上传前几项而没有设置错误

Answer 1

您可以从此处手动下载数据集并使用所需的内容：

Answer 2

您的问题不太清楚。但是，下面是如何使用TensorFlow和Keras中的简单函数加载MNIST的数据样本。

1）。使用TensorFlow加载MNIST的一部分。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

data = input_data.read_data_sets('./tmp/mnist_data', one_hot = True)

data_slice = 3000
train_x = data.train.images[:data_slice,:]
train_y = data.train.labels[:data_slice,:]
test_x = data.test.images[:data_slice,:]
test_y = data.test.labels[:data_slice,:]

train_x.shape
'Output': (3000, 784)

2）。用Keras加载MNIST的一部分。

import keras

# import dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# flatten the features from 28*28 pixel to 784 wide vector
x_train = np.reshape(x_train, (-1, 784)).astype('float32')
x_test = np.reshape(x_test, (-1, 784)).astype('float32')

# one-hot encode the targets
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test)

data_slice = 3000
x_train = x_train[:data_slice,:]
y_train = y_train[:data_slice,:]
x_test = x_test[:data_slice,:]
y_test = y_test[:data_slice,:]

x_train.shape
'Output': (3000, 784)

y_train.shape
'Output': (3000, 10)

是否可以仅加载mnist或其他元组的一部分

2 个答案: