Python tf.keras.datasets.mnist.load_data用法及代码示例

加载 MNIST 数据集。

用法

tf.keras.datasets.mnist.load_data(
    path='mnist.npz'
)

这是一个包含 60,000 个 28x28 的 10 位灰度图像的数据集，以及一个包含 10,000 个图像的测试集。更多信息可以在 MNIST 主页上找到。

x_train:uint8 具有形状的灰度图像数据的 NumPy 数组(60000, 28, 28)，包含训练数据。像素值范围从 0 到 255。

y_train:uint8 NumPy 数字标签数组(0-9 范围内的整数)与形状(60000,)对于训练数据。

x_test:uint8 NumPy 灰度图像数据数组，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 数字标签数组(0-9 范围内的整数)与形状(10000,)为测试数据。

例子：

(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,)

执照：

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Attribution-Share Alike 3.0 许可条款提供。