💻 Python中Keras下载MNIST数据集 📊
MNIST数据集是机器学习领域最经典的图像识别数据集之一,包含手写数字图片(0-9)。使用Keras下载MNIST非常方便,只需几行代码即可搞定!💪
首先确保安装了TensorFlow和Keras库:
```bash
pip install tensorflow
```
接着,运行以下代码加载数据:
```python
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
print(f"训练集大小:{x_train.shape}, 测试集大小:{x_test.shape}")
```
可以看到,`x_train`有60,000张图片,每张图片为28x28像素,而`y_train`是对应的标签值。👀
如果需要模型权重文件,可以直接从Keras官网下载预训练模型,比如LeNet5模型:🔗 [Keras Model Zoo](https://keras.io/api/applications/)。下载后解压,将权重文件加载到模型中即可继续训练或推理!🚀
MNIST不仅是初学者的入门神器,更是研究深度学习的重要工具。快动手试试吧!🌟
免责声明:本答案或内容为用户上传,不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。