Theano mnist数据集格式
首先链接一篇大牛的Theano文档翻译:http://www.cnblogs.com/xueliangliu/archive/2013/04/03/2997437.html
里面有mnist.pkl.gz 手动下载地址(因为代码里也有自动下载方法)
那么我不是做图像处理的,所以对图像的存储格式没有什么概念,我要以其他方式输入进theano程序中怎么办呢?
于是就得分析它的存储格式。代码(logistic_sgd.py,line 195)注释中说的已经很清楚了:
#train_set, valid_set, test_set format: tuple(input, target) #input is an numpy.ndarray of 2 dimensions (a matrix) #witch row's correspond to an example. target is a #numpy.ndarray of 1 dimensions (vector)) that have the same length as #the number of rows in the input. It should give the target #target to the example with the same index in the input.
那么就是说train_X是一个rows行2列的矩阵,train_Y是一个rows维的向量,而train_set是train_X和train_Y的一个组合
那么我们只需要读文件构建矩阵和向量,然后share成theano程序里的类型就ok啦
===================割=========================
想不到后来又重拾DL,如今已经是今非昔比了啊
再次补充一下Mnist数据集的格式
import cPickle, gzip, numpy# Load the dataset f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f) f.close()
事实证明它会返回一个tuple,分别是train vali test集。
每个集有两维,以train set为例,分别是(50000, 784) (50000,1)代表着5W个样本和5W个label,
每个样本有784个维度 = 28*28
转载于:https://www.cnblogs.com/zklidd/p/3886597.html
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