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【Python学习】Datesets学习
官网文档链接： https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html 截图 数据集MNIST train-images-idx3-ubyte：训练集图像 train-labels-idx1-ubyte：训练集标签 t10k-images-idx3-ubyte：测试集图像 t10k-labels-idx1-ubyte：测试集标签 root:训练集图像和测试集图像数据集的根目录全球首创基于普通三进制逻辑数学（伍氏定律）实现的MD3哈希码算法程序
发布 C 源码 1 /********************************************************* 2 * 作者：伍耀晖 Author: YaoHui.Wu * 3 * 开源日期：2022年6月11日 Open Source Date: 2022-6-11 * 4 * 国家：中国 Country: China *Go读取MNIST数据
MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: trai5-使用lenet5 进行mnist手写字体训练以及预测
1.下载mnist 在caffe根目录下，执行以下脚本 ./data/mnist/get_mnist.sh 脚本内容如下 #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$(dirname "$0")" ; pwd -P )" cd "$DIR" echo "Downloading.PyTorch 介绍 | TRANSFORMS
数据并不总是满足机器学习算法所需的格式。我们使用transform对数据进行一些操作，使得其能适用于训练。 所有的TorchVision数据集都有两个参数，用以接受包含transform逻辑的可调用项-transform 修改features，targe_transform 修改标签。torchvision.transforms提供了几种现成的常用转PyTorch 介绍 | Quickstart
本节介绍有关机器学习常见任务重的API。请参阅每一节的链接以深入了解。 Working with data PyTorch有两个有关数据工作的原型：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset。Dataset 存储了样本及其对应的标签，而 DataLoader为 Dataset 生成了一个迭代器。 import tor读取下载到本地的EMNIST数据集中的Letters数据集
读取自己从官网上下载的数据集Letters。在读取Letters数据集前先了解一下什么是Letters?其实很简单就是一个包涵了a-z和A-Z的手写体数据集总共52个字母，但是却只分了37类，这是因为{C,I,J,K,L,M,O,P,S,U,V,W,X,Y,Z}这几个的大小写很难识别。 在了解完L使用Pandas，Numpy解析的MNIST数据
首先是参考网站： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/struct.html https://docs.python.org/zh-cn/3.8/tutorial/inputoutput.html#tut-files https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863 https://numpy.org/doc/关于加载Fashion MNIST数据集时可能会出现的问题
第一个可能会出现的问题： 下载地址：https://www.worldlink.com.cn/en/osdir/fashion-mnist.html 分别下载：（1）train-images-idx3-ubyte （2） train-labels-idx1-ubyte （3）t10k-images-idx3-ubyte （4） t10k-labels-idx1-ubyte 放置路径：C:\Users\758\.keras\datasets\fashion-mnist 解压基于k近邻的MNIST图像分类对比
数据集读取 由于数据来源网站不稳定，个人将数据集下载到本地后进行读取 网上多数都是将数据集读取为三维数组方便进行显示，但因计算方便和用sklearn时都是二维数组，所以个人后来修改了下 def decode_idx3_ubyte(idx3_ubyte_file): """ 解析idx3文件的通用函数mnist数据集下载
MNIST数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 由于服务器维护不能访问 下载不了数据集 特此传递火种 链接: https://pan.baidu.com/s/14tG9_B_Ckl_XyThF-yGGKg 提取码: hrip MNIST数据库一共有四个文件案，分别为 train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图片（9912422字节），55000张训fashion mnist数据集文件格式
官网：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 一共四个文件（压缩后的） ‘train-labels-idx1-ubyte.gz’, ‘train-images-idx3-ubyte.gz’, ‘t10k-labels-idx1-ubyte.gz’, ‘t10k-images-idx3-ubyte.gz’ 每个文件的数据格式如下：（解压后的） t10k-images-idx3-ubyteMnist数据集解读
MNIST是一个手写体数字的图片数据集，该数据集来由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology (NIST)）发起整理，一共统计了来自250个不同的人手写数字图片，其中50%是高中生，50%来自人口普查局的工作人员。该数据集的收集目的是希望通过算法，实现对手写数keras实现手写数字识别第一步：Python3解析MNIST数据集（IDX文件格式）
按李宏毅机器学习课程中所讲 (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() 运行了好久之后报错： [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 于是去官网下载数据集，自行解析。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 该数据下载后得到的是idx格式数据，具体处理方