**Keras 数据集详解**
Keras 是一个高度模块化、用户友好的深度学习库，它在 Python 中运行，可以作为 TensorFlow、Theano 和 CNTK 的后端。Keras 提供了许多内置的数据集，便于研究人员和开发者快速进行实验。本篇文章将主要探讨两个在 Keras 中常用的数据集：MNIST 和 IMDB。
**MNIST 数据集**
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是手写数字识别的经典数据集，广泛用于训练和测试机器学习模型，特别是图像分类任务。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，对应于0到9的十个数字。在 Keras 中，可以使用 `keras.datasets.mnist.load_data()` 函数来加载 MNIST 数据集。这个函数会返回一个元组，包含训练和测试数据的图像和对应的标签。
```python
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
```
数据加载后，通常需要对图像进行预处理，例如归一化（将像素值从0-255缩放到0-1之间）和展平（将二维图像转换为一维向量）。
**IMDB 数据集**
IMDB 数据集是另一个 Keras 内置的数据集，用于情感分析任务，即判断电影评论是否正面。该数据集包含了50,000条电影评论，其中25,000条用于训练，25,000条用于测试。每条评论都被标记为正面（positive，1）或负面（negative，0）。数据集中的文本已经进行了预处理，包括去除HTML标签、停用词和标点符号，以及将词汇表中的单词编号。在 Keras 中，可以使用 `keras.datasets.imdb.load_data()` 函数获取 IMDB 数据集。
```python
from keras.datasets import imdb
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()
```
这里的 `x` 是评论的词序列，而 `y` 是相应的标签。由于模型处理的是固定长度的输入，通常需要对评论进行截断或填充以达到相同的长度。
**数据加载的注意事项**
在实际使用中，`mnist.npz` 和 `imdb.npz` 文件可能是为了节省存储空间和加快加载速度而压缩的版本。在解压后，可以通过 NumPy 的 `load()` 函数读取这些 `.npz` 文件，它们包含了多个数组数据。
```python
import numpy as np
data = np.load('mnist.npz')
# 或者
data = np.load('imdb.npz')
```
解压后的 `MNIST.rar` 文件可能包含原始的 MNIST 图像文件，这些文件通常以 `.gz` 格式压缩。`.gz` 文件需要先解压再处理。
Keras 提供的 MNIST 和 IMDB 数据集是深度学习入门和实验的重要资源。它们覆盖了图像识别和自然语言处理两大领域，帮助开发者快速构建和评估模型，推动AI技术的发展。
2024-07-28 16:53:11
49.75MB
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keras 源码中下载MNIST。数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了，导致 MNIST 相关的案例都卡在数据下载的环节。因此给出这个数据集供大家使用！
2023-08-07 12:05:16
10.96MB
1
一，mnist数据集
形如上图的数字手写体就是mnist数据集。
二，GAN原理(生成对抗网络)
GAN网络一共由两部分组成：一个是伪造器(Generator，简称G)，一个是判别器(Discrimniator，简称D)
一开始，G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成，生成的图片不断送给D判断是否正确，直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每一轮除了看过G生成的假图片以外，还要见数据集中的真图片，以前者和后者得到的损失函数值为依据更新D网络中的权值。因此G和D都在不停地更新权值。以下图为例：
在v1时的G只不过是 一堆噪声，见过数据集(real images)的D肯定能判断出G所生成
2023-07-04 19:57:59
189KB
1
手写数字识别
使用Tensorflow.js，Mnist数据集，React，Redux，Redux-Saga，Babel，Webpack，样式化组件，Eslint，Prettier和Ant Design构建的数字识别。
可以在以下位置获得演示： : 。
影片
手机（iOS和Android）版本：
桌面版：
设定环境
该项目基于JavaScript环境，您需要使用Yarn或NPM安装依赖项：
$ yarn install
在本地启动
$ yarn start
$ Open https://localhost:9000 with your favorite browser
量产
$ yarn build
作者
2023-03-26 10:58:29
4.65MB
1
mnist数据集的图片格式，model.py文件为将mnist数据集转化为图片的代码，将其与mnist.pkl.gz放在同一文件夹之下运行py文件即可（python2.7版本）
2023-02-20 20:46:57
1KB
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