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python深度學(xué)習(xí)tensorflow實(shí)例數(shù)據(jù)下載與讀取

 更新時(shí)間：2022年06月29日 15:45:17   作者：denny402  
這篇文章主要為大家介紹了python深度學(xué)習(xí)tensorflow實(shí)例數(shù)據(jù)下載與讀取示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

一、mnist數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)的入門實(shí)例，一般就是mnist手寫數(shù)字分類識(shí)別，因此我們應(yīng)該先下載這個(gè)數(shù)據(jù)集。

tensorflow提供一個(gè)input_data.py文件，專門用于下載mnist數(shù)據(jù)，我們直接調(diào)用就可以了，代碼如下：

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

執(zhí)行完成后，會(huì)在當(dāng)前目錄下新建一個(gè)文件夾MNIST_data, 下載的數(shù)據(jù)將放入這個(gè)文件夾內(nèi)。下載的四個(gè)文件為：

input_data文件會(huì)調(diào)用一個(gè)maybe_download函數(shù)，確保數(shù)據(jù)下載成功。這個(gè)函數(shù)還會(huì)判斷數(shù)據(jù)是否已經(jīng)下載，如果已經(jīng)下載好了，就不再重復(fù)下載。

下載下來(lái)的數(shù)據(jù)集被分三個(gè)子集：5.5W行的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（mnist.train），5千行的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集（mnist.validation)和1W行的測(cè)試數(shù)據(jù)集（mnist.test）。因?yàn)槊繌垐D片為28x28的黑白圖片，所以每行為784維的向量。

每個(gè)子集都由兩部分組成：圖片部分（images)和標(biāo)簽部分(labels), 我們可以用下面的代碼來(lái)查看 ：

print mnist.train.images.shape
print mnist.train.labels.shape
print mnist.validation.images.shape
print mnist.validation.labels.shape
print mnist.test.images.shape
print mnist.test.labels.shape

如果想在spyder編輯器中查看具體數(shù)值，可以將這些數(shù)據(jù)提取為變量來(lái)查看，如：

val_data=mnist.validation.images
val_label=mnist.validation.labels

二、CSV數(shù)據(jù) 

除了mnist手寫字體圖片數(shù)據(jù)，tf還提供了幾個(gè)csv的數(shù)據(jù)供大家練習(xí)，存放路徑為：

/home/xxx/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/data/text_train.csv

如果要將這些數(shù)據(jù)讀出來(lái)，可用代碼：

import tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base as base
iris_data,iris_label=base.load_iris()
house_data,house_label=base.load_boston()

前者為iris鳶尾花卉數(shù)據(jù)集,后者為波士頓房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。

三、cifar10數(shù)據(jù)

tf提供了cifar10數(shù)據(jù)的下載和讀取的函數(shù)，我們直接調(diào)用就可以了。執(zhí)行下列代碼：

import tensorflow.models.image.cifar10.cifar10 as cifar10
cifar10.maybe_download_and_extract()
images, labels = cifar10.distorted_inputs()
print images
print labels

就可以將cifar10下載并讀取出來(lái)。

以上就是python深度學(xué)習(xí)tensorflow實(shí)例數(shù)據(jù)下載與讀取的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python tensorflow數(shù)據(jù)下載讀取的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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