Python tf.keras.datasets.mnist.load_data用法及代碼示例

加載 MNIST 數據集。

用法

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

這是一個包含 60,000 個 28x28 的 10 位灰度圖像的數據集，以及一個包含 10,000 個圖像的測試集。更多信息可以在 MNIST 主頁上找到。

x_train:uint8 具有形狀的灰度圖像數據的 NumPy 數組(60000, 28, 28)，包含訓練數據。像素值範圍從 0 到 255。

y_train:uint8 NumPy 數字標簽數組(0-9 範圍內的整數)與形狀(60000,)對於訓練數據。

x_test:uint8 NumPy 灰度圖像數據數組，形狀為 (10000, 28, 28)，包含測試數據。像素值範圍從 0 到 255。

y_test:uint8 NumPy 數字標簽數組(0-9 範圍內的整數)與形狀(10000,)為測試數據。

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,)

執照：

Yann LeCun 和 Corinna Cortes 擁有 MNIST 數據集的版權，該數據集是原始 NIST 數據集的衍生作品。 MNIST 數據集根據知識共享Attribution-Share Alike 3.0 許可條款提供。