获取png格式的MNIST数据集

# 原始数据来自：
# https://github.com/myleott/mnist_png
# 但是这个数据的放置效果是这样的:

显然不好用．

于是进行转化，目标是所有图片都放在一起，然后生成一个"图片和类别名字对应"的train.csv

这样，MNIST数据格式就和kaggle比赛中的一致了．

新建一个origin文件夹，把train中上述所有文件夹剪切放入origin

然后运行以下代码,得到train.csv


import os
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame#根据每个文件夹分别生成一个csv文件用来记录ｐｎｇ图片和类别之间的关系
path="./origin/"train_df = pd.DataFrame(columns = ["pic_name", "label"]) for folder in os.listdir(path):sub_folder=path+folder#获得某个类别下面的所有文件列表，然后存入一个csvfile_lists=[f for f in os.listdir(sub_folder) if os.path.isfile(os.path.join(sub_folder, f))]# print("file_lists=",file_lists)labels=list(folder)*len(file_lists)#生成类别c={"pic_name":file_lists,"label":labels}data=DataFrame(c)train_df=pd.concat([train_df,data],ignore_index=True)# data.to_csv(folder+".csv",index=False)train_df.to_csv("train.csv",index=False)
#合并所有的csv，得到train.csv

然后所有文件从origin下面剪切到train中混合在一起，命令如下:

mv origin/*/*.png train/

由于MNIST中的test是验证集的意思，所以需要把上述步骤对test也操作一遍．

好了，最终结果如下:

https://github.com/appleyuchi/MNIST_PNG

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