Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json) from tensorflow.keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse it, mapping integer indices to words reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # We decode the review; note that our indices were offset by 3 # because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown". decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

将下载好的imdb.npz文件放在主目录下的 .keras/datasets文件夹下即可（用于tensorflow学习）

1.mnist数据集：整个数据集由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50%是高中学生, 50% 来自人口普查局的工作人员。训练集：60000，测试集：10000 2.imdb数据集：这数据集包含了50000条偏向明显的评论，其中25000条作为训练集，25000作为测试集。label为pos(positive)和neg(negative)。 3.boston_housing数据集：数据来自1970年代，波斯顿周边地区的房价，是用于机器学习的经典数据集。该数据集很小，共计506条数据，分为404个训练样本和102个测试样本。 4.cifar-10数据集：CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。

Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json)

包含文件 imdb.npz imdb_word_index.json 互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。

imdb.npz 电影评论数据集 当我们按照教程书籍里面的代码试验时，往往会出现数据集下载失败的问题. 执行 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) 出现Downloading data from https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz，网络连接失败。 此时，将下载好的imdb.npz文件放在主目录下的 .keras/datasets文件夹下即可。

包含Keras数据集: imdb.npz/reuters.npz/boston_housing.npz

keras的数据集 from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=20000)

Keras内置的互联网电影数据库（IMDB）数据集，包含50000条评论。

常用数据集IMDB影评倾向分类数据集。本数据库含有来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。