詳解 MNIST 數(shù)據(jù)集

詳解 MNIST 數(shù)據(jù)集

代碼解釋見下面

Label File

先是一個32位的整形 表示的是Magic Number,這是用來標示文件格式的用的。一般默認不變,為2049

第二是圖片的的數(shù)量

接下去就是一次排列圖片的標示Label。

-

Image File

也是Magic Number。同上。保持不變2051.

圖片的數(shù)量

圖片的高

圖片的寬

圖片的像素點[灰度 256位]。

unpack(fmt, string) ? ? ? 按照給定的格式(fmt)解析字節(jié)流string,返回解析出來的tuple

> big-endian standard?????? 按原字節(jié)數(shù)

見上圖:圖片寬高分別為28,所以有28*28=784個值

代碼:

import os

import struct

import numpy as np

def load_mnist(path, kind='train'):

print("in load_mnist")

"""Load MNIST data from `path`"""? #注釋

labels_path = os.path.join(path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind) #路徑+train-labels-idx1-ubyte(gz文件)

images_path = os.path.join(path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind) #路徑+train-labels-idx1-ubyte(gz文件)

with open(labels_path, 'rb') as lbpath: #以二進制格式打開文件train-labels-idx1-ubyte用于只讀,lbpath代表此文件對象

#從文件中讀8個字節(jié),1-4個字節(jié)為magic number,4-8個字節(jié)為圖片數(shù)量,magic和n均為無符號整形? ? ?

magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8)) #>? big-endian 高字節(jié)在高位 II兩個無符號整形,每個占4個字節(jié)

labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8)

print("labels length=%d"%len(labels))

with open(images_path, 'rb') as imgpath:

#從文件中讀16個字節(jié),1-4個字節(jié)為magic number,4-8個字節(jié)為圖片數(shù)量,rows為圖片的高,cols為圖片的寬,magic,num,rows,cols均為無符號整形

magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))#> big-endian 高字節(jié)在高位IIII四個無符號整形,每個占4個字節(jié)

#讀取圖片數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)換為 60,000行784列的矩陣,也就是說一行是一張圖片

images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)

print("images length=%d"%len(images))

return images, labels

if __name__=='__main__':

images_train,labels_train=load_mnist('', kind='train')? #cd mnist? python load_mnist.py執(zhí)行當(dāng)前程序

print("images")

print (images_train)

print("labels")

print (labels_train)

print('Rows: %d, columns: %d' % (images_train.shape[0], images_train.shape[1]))

count = np.zeros(10)

nTrain = len(images_train)

for i in range(nTrain):

label = labels_train[i]

count[label] += 1

filename = './train/' + str(label) + '/' + str(label) + '_' + str(int(count[label])) + '.png'

print(filename)

img = images_train[i].reshape(28,28)

cv2.imwrite(filename, img) #找不到圖片?

print(str(int(count[label])))

print("over")

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發(fā)布平臺,僅提供信息存儲服務(wù)。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容