Question

由于代理，我无法以简单的方式下载Keras MNIST数据库。

所以我从这里下载了本地版本：https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.pkl.gz

我正在使用以下代码将其导入笔记本：

import gzip
import pickle
f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb')
if sys.version_info < (3,):
    data = pickle.load(f)
else:
    data = pickle.load(f, encoding='bytes')
f.close()
print(data)
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = data

但是我不确定如何使用它。

我正在尝试像这样打印形状：

print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

但这给出了输出：

(60000, 28, 28)
(60000,)

这对我来说真的没有意义。这到底是什么意思？如何更有意义地打印它？

Answer 1

X_train的形状意味着您有60.000个形状示例（28，28），因此基本上没有60,000尺寸为28 x 28的图像，并且为黑白图像，因为您没有第三个通道。

对于您的y_train来说，这意味着您有60.000个标签，因此每张对应的图片都有一个标签。

如果要打印图像以查看其外观，可以执行以下操作：
（这是第一张图片）

plt.imshow(X_train[0, :, :], 'gray')
plt.title("image label: "+ str(y_train[0]), fontsize=14)

对您来说更清楚吗？

关于MNIST数据库的推理

1 个答案: