python讀取mnist數據集方法案例詳解

更新時間：2021年09月03日 14:45:30 作者：Luna2137

這篇文章主要介紹了python讀取mnist數據集方法案例詳解,本篇文章通過簡要的案例,講解了該項技術的了解與使用,以下就是詳細內容,需要的朋友可以參考下

mnist手寫數字數據集在機器學習中非常常見，這里記錄一下用python從本地讀取mnist數據集的方法。

數據集格式介紹

這部分內容網絡上很常見，這里還是簡明介紹一下。網絡上下載的mnist數據集包含4個文件：

在這里插入圖片描述

前兩個分別是測試集的image和label，包含10000個樣本。后兩個是訓練集的，包含60000個樣本。.gz表示這個一個壓縮包，如果進行解壓的話，會得到.ubyte格式的二進制文件。

在這里插入圖片描述

上圖是訓練集的label和image數據的存儲格式。兩個文件最開始都有magic number和number of images/items兩個數據，有用的是第二個，表示文件中存儲的樣本個數。另外要注意的是數據的位數，有32位整型和8位整型兩種。

讀取方法

.gz格式的文件讀取

需要import gzip
讀取訓練集的代碼如下：

def load_mnist_train(path, kind='train'): 
'‘'
path:數據集的路徑
kind:值為train，代表讀取訓練集
‘'‘   
    labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte.gz'% kind)
    images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte.gz'% kind)
    #使用gzip打開文件
    with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath:
	    #使用struct.unpack方法讀取前兩個數據，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次從文件中讀取8個字節(jié)
	    #這樣讀到的前兩個數據分別是magic number和樣本個數
        magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8))
        #使用np.fromstring讀取剩下的數據，lbpath.read()表示讀取所有的數據
        labels = np.fromstring(lbpath.read(),dtype=np.uint8)
    with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))
        images = np.fromstring(imgpath.read(),dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
    return images, labels

讀取測試集的代碼類似。

非壓縮文件的讀取

如果在本地對四個文件解壓縮之后，得到的就是.ubyte格式的文件，這時讀取的代碼有所變化。

def load_mnist_train(path, kind='train'): 
'‘'
path:數據集的路徑
kind:值為train，代表讀取訓練集
‘'‘   
    labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte'% kind)
    images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte'% kind)
    #不再用gzip打開文件
    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
	    #使用struct.unpack方法讀取前兩個數據，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次從文件中讀取8個字節(jié)
	    #這樣讀到的前兩個數據分別是magic number和樣本個數
        magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8))
        #使用np.fromfile讀取剩下的數據
        labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8)
    with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))
        images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
    return images, labels

讀取之后可以查看images和labels的長度，確認讀取是否正確。

到此這篇關于python讀取mnist數據集方法案例詳解的文章就介紹到這了,更多相關python讀取mnist數據集方法內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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