📥 Как загрузить mnist в Python и начать обучение сети

    
    import tensorflow as tf

    # Загрузка данных MNIST
    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

    # Вывод размерности данных
    print("Размерность обучающего набора данных:", x_train.shape)
    print("Размерность тестового набора данных:", x_test.shape)
    
    

Как загрузить mnist python

Для загрузки набора данных MNIST в Python, мы можем использовать библиотеку Keras. MNIST - это набор данных, состоящий из изображений рукописных цифр от 0 до 9, а также их соответствующих меток. Этот набор данных широко используется в машинном обучении и глубоком обучении для классификации изображений.

Для начала, давайте установим Keras, если у вас его еще нет:

pip install keras

После установки Keras мы можем начать загрузку данных MNIST. Вот пример кода, который показывает, как загрузить набор данных MNIST с использованием Keras:

from keras.datasets import mnist

# Загрузка данных MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

В приведенном выше коде мы импортируем функцию mnist.load_data() из модуля keras.datasets. Эта функция автоматически загружает данные MNIST и разделяет их на наборы тренировочных и тестовых данных.

Результат загрузки данных MNIST будет иметь следующую структуру:

• x_train: тренировочные изображения (обучающий набор)
• y_train: метки для тренировочных изображений
• x_test: тестовые изображения (набор для проверки)
• y_test: метки для тестовых изображений

Теперь, когда данные загружены, мы можем использовать их для обучения модели машинного обучения или глубокого обучения. Например, давайте создадим простую сверточную нейронную сеть с использованием библиотеки Keras и обучим ее на данных MNIST:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1)

# Оценка модели
accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy[1] * 100))

В приведенном выше коде мы создаем последовательную модель, добавляем слои свертки, пулинга и плоскости для обработки изображений MNIST. Затем мы добавляем полносвязный слой с функцией активации softmax для классификации цифр от 0 до 9.

Модель компилируется с использованием категориальной кросс-энтропии в качестве функции потерь и алгоритма оптимизации Adam. Затем модель обучается на тренировочных данных с заданной пакетной размерностью и количеством эпох. Наконец, мы оцениваем точность модели на тестовых данных и выводим ее в процентном формате.

Таким образом, мы успешно загрузили набор данных MNIST в Python с помощью библиотеки Keras и применили его для обучения и оценки модели классификации цифр от 0 до 9.

Важно помнить, что при работе с набором данных MNIST необходимо предварительно обработать изображения, например, привести их к одному размеру и нормализовать значения пикселей. Различные методы предобработки данных могут быть применены в зависимости от требуемых результатов и используемого алгоритма.