python深度学习tensorflow实例数据下载与读取

目录
  • 一、mnist数据
  • 二、CSV数据
  • 三、cifar10数据

一、mnist数据

深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。

tensorflow提供一个input_data.py文件，专门用于下载mnist数据，我们直接调用就可以了，代码如下：

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

执行完成后，会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内。下载的四个文件为：

input_data文件会调用一个maybe_download函数，确保数据下载成功。这个函数还会判断数据是否已经下载，如果已经下载好了，就不再重复下载。

下载下来的数据集被分三个子集：5.5W行的训练数据集（mnist.train），5千行的验证数据集（mnist.validation)和1W行的测试数据集（mnist.test）。因为每张图片为28x28的黑白图片，所以每行为784维的向量。

每个子集都由两部分组成：图片部分（images)和标签部分(labels), 我们可以用下面的代码来查看 ：

print mnist.train.images.shape
print mnist.train.labels.shape
print mnist.validation.images.shape
print mnist.validation.labels.shape
print mnist.test.images.shape
print mnist.test.labels.shape

如果想在spyder编辑器中查看具体数值，可以将这些数据提取为变量来查看，如：

val_data=mnist.validation.images
val_label=mnist.validation.labels

二、CSV数据

除了mnist手写字体图片数据，tf还提供了几个csv的数据供大家练习，存放路径为：

/home/xxx/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/data/text_train.csv

如果要将这些数据读出来，可用代码：

import tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base as base
iris_data,iris_label=base.load_iris()
house_data,house_label=base.load_boston()

前者为iris鸢尾花卉数据集,后者为波士顿房价数据。

三、cifar10数据

tf提供了cifar10数据的下载和读取的函数，我们直接调用就可以了。执行下列代码：

import tensorflow.models.image.cifar10.cifar10 as cifar10
cifar10.maybe_download_and_extract()
images, labels = cifar10.distorted_inputs()
print images
print labels

就可以将cifar10下载并读取出来。

以上就是python深度学习tensorflow实例数据下载与读取的详细内容，更多关于python tensorflow数据下载读取的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python神经网络使用tensorflow实现自编码Autoencoder

    python神经网络使用tensorflow实现自编码Autoencoder

    目录 学习前言 antoencoder简介 1.为什么要降维 2.antoencoder的原理 3.python中encode的实现 全部代码 学习前言 当你发现数据的维度太多怎么办!没关系,我们给它降维!当你发现不会降维怎么办!没关系,来这里看看怎么autoencode antoencoder简介 1.为什么要降维 随着社会的发展,可以利用人工智能解决的越来越多,人工智能所需要处理的问题也越来越复杂,作为神经网络的输入量,维度也越来越大,也就出现了当前所面临的“维度灾难”与“信息丰富.知识贫乏

  • python神经网络使用tensorflow构建长短时记忆LSTM

    python神经网络使用tensorflow构建长短时记忆LSTM

    目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn 全部代码 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 在过去的时间里我们学习了RNN循环神经网络,其结构示意图是这样的: 其存在的最大问题是,当w1.w2.w3这些值小于0时,如果一句话够长,那么其在神经网络进行反向传播与前向传播时,存在梯度消失的问题. 0.925=0.07,如果一句话有20到30个

  • python神经网络tensorflow利用训练好的模型进行预测

    python神经网络tensorflow利用训练好的模型进行预测

    目录 学习前言 载入模型思路 实现代码 学习前言 在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路 载入模型的过程主要分为以下四步: 1.建立会话Session: 2.将img_input的placeholder传入网络,建立网络结构: 3.初始化所有变量: 4.利用saver对象restore载入所有参数. 这里要注意的重点是,在利用saver对象restore载入所有参数之前,必须要建立网络结构,因

  • python深度学习tensorflow入门基础教程示例

    目录 正文 1.编辑器 2.常量 3.变量 4.占位符 5.图(graph) 例子1:hello world 例子2:加法和乘法 例子3: 矩阵乘法 正文 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据. 用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器

  • python深度学习tensorflow安装调试教程

    python深度学习tensorflow安装调试教程

    目录 正文 一.安装anaconda 二.安装tensorflow 三.调试 正文 用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1.速度确实快; 2. 太不灵活了. 深度学习技术一直在发展,但是caffe的更新跟不上进度,也许是维护团队的关系:CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新.导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了,比如RNN, LSTM,batch-norm等.当然这些现在也算是旧的东西了,也许caffe已经有了,我已经很久没有关注caffe的新版本了.它的不灵活之处

  • python深度学习tensorflow实例数据下载与读取

    python深度学习tensorflow实例数据下载与读取

    目录 一.mnist数据 二.CSV数据 三.cifar10数据 一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/&q

  • Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

    Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

    目录 一.基础理论 1.TensorFlow 2.TensorFlow过程 1.构建图阶段 2.执行图阶段(会话) 二.TensorFlow实例(执行加法) 1.构造静态图 1-1.创建数据(张量) 1-2.创建操作(节点) 2.会话(执行) API: 普通执行 fetches(多参数执行) feed_dict(参数补充) 总代码 一.基础理论 1.TensorFlow tensor:张量(数据) flow:流动 Tensor-Flow:数据流 2.TensorFlow过程 TensorFlow

  • python深度学习tensorflow训练好的模型进行图像分类

    python深度学习tensorflow训练好的模型进行图像分类

    目录 正文 随机找一张图片 读取图片进行分类识别 最后输出 正文 谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1XGfwYer5pIEDkpM3nM6o2A 提取码: hu66 下载完解压后,得到几个文件: 其中 classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-v3模型. imagenet_synset_to_huma

  • python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

    python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

    目录 之前的笔记里实现了softmax回归分类.简单的含有一个隐层的神经网络.卷积神经网络等等,但是这些代码在训练完成之后就直接退出了,并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用.为了让训练结果可以复用,需要将训练好的神经网络模型持久化,这就是这篇笔记里要写的东西. TensorFlow提供了一个非常简单的API,即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型. 下面代码给出了保存TensorFlow模型的方法: import tensorflow as tf # 声明两个变量

  • python深度学习tensorflow卷积层示例教程

    目录 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 二.1.0版本中的卷积函数:tf.layers.conv2d 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 在tf1.0中,对卷积层重新进行了封装,比原来版本的卷积层有了很大的简化. conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None ) 该函数定义在tensorflow/pytho

  • Python深度学习albumentations数据增强库

    Python深度学习albumentations数据增强库

    数据增强的必要性 深度学习在最近十年得以风靡得益于计算机算力的提高以及数据资源获取的难度下降.一个好的深度模型往往需要大量具有label的数据,使得模型能够很好的学习这种数据的分布.而给数据打标签往往是一件耗时耗力的工作. 拿cv里的经典任务为例,classification需要人准确识别物品类别或者生物种类,object detection需要人工画出bounding box, 确定其坐标,semantic segmentation甚至需要在像素级别进行标签标注.对于一些专业领域的图像标注,依

  • 13个最常用的Python深度学习库介绍

    如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表. 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras.mxnet和sklearn-theano. 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras.deepy和Blocks等). 另外的我只

  • Python深度学习之简单实现猫狗图像分类

    Python深度学习之简单实现猫狗图像分类

    一.前言 本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集 训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. 通过使用更大.更复杂的模型,可以获得更高的准确率,预训练模型是一个很好的选择,我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务,因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练,通常用于完成大型的图像分类任务. tf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构(Applic

随机推荐