下载地址:mnist.pkl.gz

使用 python 读取和解析 mnist.pkl.gz

import pickle
import gzipdef load_data():with gzip.open('./mnist.pkl.gz') as fp:training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp)return training_data, valid_data, test_data

可以看出,mnist.pkl.gz 分为训练集,校验集和测试集:

>> training_data, valid_data, test_data = load_data()
            # training_data, valid_data, test_data 均是二元 tuple
            # tuple of ndarray:feature and label
>> len(training_data[0])
50000
>> len(valid_data[0])
10000
>> len(test_data[0])
10000>> len(training_data[0][0])
784
        # 784 = 28*28

使用 PIL 中的图像相关 api,我们可对其中的图像显示出来:

from PIL import Image
I = training_data[0][0]
I.resize((28, 28))
im = Image.fromarray((I*256).astype('uint8'))
im.show()

我们也可使用 数据集可视化——tile(”贴砖”) 对数据做更充分的展示。

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