


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import gzip
"""
just look the "parse_emnist" API and "load_data" API
parse_emnist: parse the emnist file with extension -'.gz' to .npz
load_data: load the .npz (the data structure is same as the 'mnist' dataset of keras)
"""
def read_idx3(filename):
"""
Read the given file with its name
:param filename: extension name of the file is '.gz'
:return: images data, shape -> num, rows, cols
"""
with gzip.open(filename) as fo:
print('Reading images')
buf = fo.read()
offset = 0 # 指针
header = np.frombuffer(buf, '>i', 4, offset)
magic_number, num_images, num_rows, num_cols = header
print("magic number: {}, \nnumber of images: {},\nnumber of rows: {}, \nnumber of columns: {}" \
.format(magic_number, num_images, num_rows, num_cols))
offset += header.size * header.itemsize
data = np.frombuffer(buf, '>B', num_images * num_rows * num_cols, offset).reshape(
(num_images, num_rows, num_cols))
return data
def read_idx1(filename):
"""
Read the given file with its name
:param filename: extension name of the file is '.gz'
:return: labels
"""
with gzip.open(filename) as fo:
print('Reading labels')
buf = fo.read()
offset = 0
header = np.frombuffer(buf, '>i', 2, offset)
magic_number, num_labels = header
print("magic number: {}, \nnumber of labels: {}" \
.format(magic_number, num_labels))
offset += header.size * header.itemsize
data = np.frombuffer(buf, '>B', num_labels, offset)
return data
def show(images, labels, letter_mapping, window=(3, 4)):
fig, axes = plt.subplots(*window, figsize=(15, 15))
# fig.set_figheight(15)
# fig.set_figwidth(15)
for row in range(window[0]):
for column in range(window[1]):
ind = window[1] * row + column
x = images[ind]
y = labels[ind]
axes[row][column].imshow(x, cmap=plt.cm.gray)
axes[row][column].set_title(letter_mapping[y], fontsize=30)
axes[row][column].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
def parse_emnist(output_path, *arg):
"""
:param output_path:
:param arg: four path -> train_img, train_label, test_img, test_label
:return: None
"""
train_img_path, train_label_path, test_img_path, test_label_path = arg
train_img_data = read_idx3(train_img_path)
train_label_data = read_idx1(train_label_path)
test_img_data = read_idx3(test_img_path)
test_label_data = read_idx1(test_label_path)
if np.min(train_label_data) == 1:
train_label_data = train_label_data - 1
test_label_data = test_label_data - 1
np.savez(output_path,
x_train=train_img_data,
y_train=train_label_data,
x_test=test_img_data,
y_test=test_label_data)
print('Congratulations, your job has been done! Go to have a rest.')
def load_data(path):
"""Loads the EMNIST dataset.
# Arguments
path: path where to load the dataset
# Returns
Tuple of Numpy arrays: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`.
"""
f = np.load(path)
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
f.close()
return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
参考:https://blog.csdn.net/yexu20190327/article/details/89415507
博客荒废了几个月,现在拿出来继续写一下吧,这样一个好习惯还是不能丢弃。近日发生的事情有些多,以至于消化情绪都有些来不及,我还挺喜欢在孙笑川微博底下写浮生日记的,换来这里开头也浮生日记一下: ...
这两天换了一种方法,是VGG方法,加了一些Dropout层,效果也是80%的样子。精度仍然还需要提高,下面直接附上我的代码: import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import os ...
文章链接:EMNIST: an extension of MNIST to handwritten lettersarxiv.org数据集下载链接: EMNIST | Western Sydney Universitywww.westernsydney.edu.auPython3 提取 EMNIST 原图见我的 Github:anlongstory/...
使用matlab从emnist-letters.mat提取出.jpg格式文件,transform.m和emnist-letters.mat放在同一文件夹,直接运行即可,运行时间较长。
做基于tensorflow的手写英文字母识别时,一开始没有找到手写英文字母的数据集,便自己做了一个。后来找到了EMNIST,发现不管是哪个都没法引用到自己的代码中进行卷积神经网络的训练,研究了几天终于成功了,特来分享...
Emnist数据集(Mnist数据集的扩展形式,包括A-Z大小写字母,0-9阿拉伯数字),csv格式,可以直接用pandas读取,训练集和测试集都有,标签自带,py程序里有数据及解释,解压并修改文件路径就可以用。
全网独家,含泪总结 emnist是mnist的扩展数据集,里面除了对手写数字mnist进行了新增外,还多了letters手写字母集,Digits集等,每个集都有自己的训练图,...一:从各路下载的EMNIST数据集只有emnist-×××-×××
本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程,以及一些思考和疑惑吧… 正文 在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时,文中是如此加载MNIST手写数字训练集的: train_dataset = datasets.MNIST(root='./MNIST...
从二进制文件中读取mnist数据集并将其保存为图片格式
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,是NIST数据集的一个子集,它包含60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据。 对于MINIST的详细介绍可以在Yann LeCun教授的网站中看到,同时可以在该网站上下载...
关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解MNIST的准确率达到99.7%用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现,具有各种技术,例如数据增强,丢失,伪随机化等。操作系统:ubuntu18.04显卡:GTX1080tipython版本:2.7(3.7)网络...
mnist数据集介绍、读取、保存成图片 1、mnist数据集介绍: MNIST数据集是一个手写体数据集,简单说就是一堆这样东西 MNIST的官网地址是 MNIST; 通过阅读官网我们可以知道,这个数据集由四部分组成,分别是 ...
https://github.com/tensorflow/federated/blob/master/docs/tutorials/federated_learning_for_image_classification.ipynb直接使用会因为连接超时而报错,所以先在本地下载好数据集放入自己创立的cache路径。...
对于刚入门AI的童鞋来说,mnist 数据集就相当于刚接触编程时的 “ hello world ” 一样,具有别样的意义,后续许多机器学习的算法都可以用该数据集来进行简单测试。 mnist数据来源:戳这里。 从官网上下载下来的...
#%% import torch from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import sys batch_size = 2 ...
tensorflow中导入下载到本地的mnist数据集 使用input_data.read_data_sets("/worker/mnistdata/", one_hot = True) "/worker/mnistdata/"为...
Pytorch学习 环境配置及安装 ...MNIST数据集:手写数字图片识别 参考Github代码:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 12 14:56:02...
代码2.1 数据集加载及展示2.2模型训练3. 源文件和训练结果 1.概要 本文将简要介绍fashion minist数据集,并将其输入到一个简单的分类神经网络模型完成训练。 2.代码 2.1 数据集加载及展示 FashionMNIST 是一个替代 ...
PyTorch系列 (二): pytorch数据读取 PyTorch 1: How to use data in pytorch Posted by WangW on February 1, 2019 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了...
#coding=utf-8import os,gzipimport numpy as np# /home/wxy/Documents/tensorflow-generative-model-collections-master/data/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gzdata_dir = '../tensorflow-generative-model-col.....
我参考了Tensorflow的参考书了解了MNIST数据集,然后我准备把MNIST数据集转换为图片格式,以适应API的要求。 同样,这个程序转化出的图片格式的MNIST数据集和标签集也非常适合初学者第一次搭建网络。 二、基础依赖 ...
Deep Learning for Classical Japanese Literature 基于古日文的深度学习 【摘要】 许多机器学习研究的重点是生成在基准任务上表现良好的模型,从而提高我们对与这些...在本文中,我们介绍了一种新的数据集Kuzushi...
MNIST手写体数字数据集 MNIST原始数据文件包含以上4个数据文件 文件格式 以下只以训练集图片文件为例说明: 魔数,其实就是一个校验数,用来判断这个文件是不是MNIST里面的train-labels.idx1-ubyte文件; 3....
1 MNIST数据集 1.1 数据获取 1.2 数据集分析 2 搭建神经网络 3 训练及测试 3.1 训练及保存模型 3.2 可视化神经网络 4 载入模型及预测 5 总结 [参考文献] [] [] ...
clear; tic; img_train = loadMNISTImages(‘train-images.idx3-ubyte’); label_train = loadMNISTLabels(‘train-labels.idx1-ubyte’);...img_test = loadMNISTImages(‘t10k-images.idx3-ubyte’);...
https://blog.csdn.net/miffy2017may/article/details/78833615