MNIST Dataset Introduction

大多數示例使用手寫數字的MNIST資料集。 該資料集包含60,000個用於培訓的示例和10,000個用於測試的示例。 這些數字已經標準化，並以固定大小的影象（28x28畫素）為中心，其值為0到1.為簡單起見，每個影象都被展平並轉換為784個特徵（28 * 28）的一維 numpy陣列）。

Overview

Usage

在我們的示例中，我們使用TensorFlow input_data.py指令碼來載入該資料集。 它對於管理和處理我們的資料非常有用：

• 資料集下載

• 將整個資料集載入到numpy陣列中：

# Import MNIST
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

# Load data
X_train = mnist.train.images
Y_train = mnist.train.labels
X_test = mnist.test.images
Y_test = mnist.test.labels
 

• next_batch函式，可以遍歷整個資料集並僅返回所需的資料集樣本部分（以節省記憶體並避免載入整個資料集）。

# Get the next 64 images array and labels
batch_X, batch_Y = mnist.train.next_batch(64)

Link: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/