如何使用tensorflow将MNIST数据集一个类用作输入？
要使用TensorFlow将MNIST数据集一个类用作输入，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库和模块：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
- 下载并加载MNIST数据集：mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
- 创建一个类来定义输入数据：class MNISTData: def __init__(self, mnist): self.images = mnist.train.images self.labels = mnist.train.labels self.num_examples = mnist.train.num_examples def next_batch(self, batch_size): indices = np.random.choice(self.num_examples, batch_size, replace=False) return self.images[indices], self.labels[indices]
- 创建一个实例对象并使用它作为输入数据：mnist_data = MNISTData(mnist)
- 在模型中使用该类作为输入数据：x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 使用mnist_data对象的next_batch方法获取批量数据 batch_x, batch_y = mnist_data.next_batch(batch_size) # 在训练过程中使用批量数据 sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
通过以上步骤，你可以使用TensorFlow将MNIST数据集一个类用作输入。这样做的优势是可以更方便地管理和处理数据集，并且可以灵活地获取批量数据进行训练。MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，适用于图像分类任务。
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我正在学习Tensorflow，并希望使用next_batch作为时尚-MNIST数据集。但我遇到了一个问题，因为Fashion-MNIST的数据集的格式与MNIST数据的格式不同。
对于常规的MNIST，我们可以使用以下代码导入数据：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as ip
mnist = ip.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
但是Tensorflow的教程(网址：)，像这样导入时尚
浏览 0提问于2019-03-04得票数 0
1回答
我正在关注一个关于TensorFlow生成对抗网络的教程。本教程使用MNIST数据集来训练模型。我希望减小输入的大小，以便我的程序运行得更快，但是不知道如何获得我正在使用的MNIST数据集的子集。下面是我用来提取数据集的代码：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/")
浏览 10提问于2017-06-19得票数 0
1回答
我对TensorFlow和Python非常陌生。我有一个数据集，与MNIST数据集(28 * 28图像)非常相似。我已经关注了很多关于如何使用tensorflow实现基本神经网络的在线教程，并发现大多数都只是使用：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
有没有一种方法可以让我使用自己的类似MNIST的数据而不是从tensorflow导入它？此外，我还能对类似MNIST的数据
浏览 0提问于2017-11-30得票数 0
我需要下载Mnist数据以便稍后使用。我该怎么做呢？我应该在我的设备上安装Python吗？我曾尝试使用这样的代码，但收到一个错误first error install.packages("tensorflow")
library(tensorflow)
#reticulate::install_miniconda()
install_tensorflow()
install.packages("keras")
library(keras)
install_keras()
mnist <- dataset_mnist()
X_train <
浏览 46提问于2021-11-14得票数 0
3回答
TensorFlow构建了一种很好的存储数据的方式。例如，它用于存储示例中的MNIST数据：
>>> mnist
<tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets.<locals>.DataSets object at 0x10f930630>
假设有一个输入和输出numpy数组。
>>> x = np.random.normal(0,1, (100, 10))
>>> y = np.random.randint(0, 2, 100)
如何在
浏览 1提问于2015-12-19得票数 21
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我正在使用mnist数据集的tesorflow_datasets库在GCP平台上进行训练。我使用的是tf.gan估计器。我已经编写了一个输入管道，它使用tfds库读取mnist数据。 import tensorflow_datasets as tfds
ds = tfds.load('mnist', split=self.split, shuffle_files=self.shuffle) 我已经在实例上使用相同的'tensorflow_datasets‘库训练了我的gan模型，并且模型训练得很好。我已经将我的代码打包到包中，以便在AI平台上运行。在AI平台上训练期间
浏览 36提问于2020-01-28得票数 1
我正在尝试根据我想要做的事情来训练我的神经网络。目前，我正在使用的mnist.npz数据集，它训练神经网络与识别数字。我会切换到我自己的数据集，但无法确定如何。我尝试过不同的方法，但它们都不适合我自己。我的培训预科代码目前如下所示：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras import backend as K
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
浏览 3提问于2022-07-21得票数 1
在我看过的所有tensorflow教程中，他们都使用了MNIST数据集，我已经理解了建模，但是如何将这个数据集加载到tensorflow中呢？
浏览 26提问于2017-12-17得票数 2
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2回答
我正在尝试使用keras在ResNet50上运行MNIST数据集。我陷入了在mnist数据集上使用ImageDatagenerator的部分，因为在keras中可以从目录导入文件。如果我正确理解了data_generator.flow_from_directory，那么它将请求图像的路径作为其第一个参数。
然而，我不知道如何输入这些mnist数据，因为它是可用的。
我知道from keras.datasets import mnist中可用的文件是作为数据帧导入的。而flow_from_directory('../input/train',..)正在询问图像的路径
任何帮助都将
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
1回答
我在尝试跟踪tensorflow自己的Quickstart时出现了一些错误。我的问题是:我正在尝试使用自定义数据集来实现它，而且我在弄清楚MNIST数据集是如何预处理的时遇到了一些困难。
以下是加载数据的文档中的代码：
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Keras的文档显示，load_data()返回一个Numpy数组的元组，但是在我的一生中，我不知道如何以准备Keras数据集的方式从tensorflow_datasets中准备数据集。有可能吗？
我已
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
2回答
我是TensorFlow新手，我正在使用MNIST数据集遵循初学者的教程，我想只使用0-8 (不包括9级)来训练模型，所以在代码中的哪里是10，我将其替换为9，但是在代码的训练部分，如何要求next_batch()排除9级？如果我想排除多个类呢？
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
from tensorflow.examples.tutorials.mni
浏览 1提问于2018-01-06得票数 1
我正在学习如何在tensorflow 2.0和Udemy课程的Keras中从头开始创建MNIST模型。
因此，我获得了mnist数据集，如下所示
mnist_dataset, mnist_info = tfds.load(name = 'mnist', with_info=True, as_supervised=True)
mnist_train, mnist_test = mnist_dataset['train'], mnist_dataset['test']
一切都很好，即使我对我的模型进行了97%的测试，我也很高兴。
当我尝试做一些与课程
浏览 2提问于2019-11-04得票数 1
1回答
我从几个路径位置删除了一些.py文件和一些fashion_mnist数据集，因为我在下载fashion_mnist数据集时遇到了问题，现在有一些.py文件丢失了，我得到了以下错误：
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\jupyterlab-debugger\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py，文件在run_code中的跟踪(最近一次调用)：第3441行: exec(code_obj，self.user_global_ns，self.user_ns)
第5行:从tensorflow进口角
文件C:\Use
浏览 3提问于2021-05-04得票数 0
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我有一个mnist数据集，我想使用其中的10%作为验证集。我如何在Tensorflow中做到这一点？
浏览 0提问于2019-01-26得票数 0
我正试图在tensorflow中自己的数据集上训练CNN模型。我使用下面的代码将我的数据转换为相同的MNIST格式。
现在我不知道如何用我自己的数据替换MNIST数据。有没有办法用我自己的数据替换mnist数据，或者在tensorflow中导入它们？
浏览 0提问于2017-07-22得票数 0
1回答
我正在Windows上使用python3.5和tensorflow。我编写了一个脚本，从idx文件中获取MNIST数据，它运行良好。我能打开一张照片。今天，我开始了我的项目，现在我有以下问题：
File "C:\Users\uidj8441\Documents\PYTHON\0_projects\open MNIST data\open_mnist
_data\open_mnist_data\open_mnist_data.py", line 27, in <module>
images, labels = mnist.load_training()
浏览 2提问于2017-05-22得票数 1
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我了解如何从公共TensorFlow数据集中获取数据集(例如“mnist”)
dataset = tfds.load( 'horses_or_humans' , split=tfds.Split.TRAIN )
如何为图像数据集获取数据集？
浏览 12提问于2021-03-07得票数 0
我已经成功地使用了来自tensorflow的mnist数据集在一个深层次的神经网络模型上，这是我从零开始编写的。现在，我想尝试使用tensorflow中可用的更简单的DNNClassifier函数。我面临着两个问题，我似乎在网上找不到解决办法
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
estimator = tf.estimato
浏览 2提问于2018-01-05得票数 0
2回答
我刚刚开始学习python和TensorFlow，并且正在试验各种神经网络和MNIST数据。我想做的一个实验是看看训练集的大小如何影响性能。目前，训练集中似乎有55000个输入/输出对。我希望有一些方法来限制培训只使用前1000左右，但不知道如何实现这一点。
我目前的培训职能如下：
def do_training():
print("Train entry")
for i in range(2000):
batch_of_training_inputs, batch_of_training_labels = mnist.train.next_b
浏览 1提问于2019-07-23得票数 1
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代码：
import tensorflow.keras.datasets.mnist as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST-data", one_hot=True)
错误消息：
AttributeError:模块“tensorflow.keras.datasets.mnist”没有属性“read_data_sets”
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
1回答
我正在创建一个机器学习模型来对数字图像进行分类。我使用Tensorflow和Keras使用内置的tf.keras.datasets.mnist数据集对模型进行了培训。该模型可以很好地处理来自mnist数据集本身的测试映像，但我想为它提供自己的映像。我提供给这个模型的图像是从Captcha中提取出来的，因此它们将遵循类似的模式。我已经在公共谷歌驱动器文件夹中提供了一些图片示例。当我输入这些图像时，我注意到模型不是很精确，我对原因有一些猜测。
图像的背景在图像中产生了太多的噪音。
数字没有居中。
该图像在MNIST训练集(黑色背景白色文本)的颜色格式中并不严格。
我想问的是，我
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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我即将学习神经网络，我准备复制一个教程，它训练一个神经网络，目标是识别手写的字母。神经网络的训练应使用MNIST数据集进行。不幸的是，由于我无法在MNIST数据集中阅读，所以我的问题出现在哪里。我使用的环境是一个木星笔记本和Python 3。
下面是我的代码行(第2行引起问题)：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
第2
浏览 0提问于2019-06-23得票数 0
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我试图使用卷积神经网络来识别二进制矩阵中的模式，并将它们分类为两类中的一种。目前，我有一堆15x15矩阵的csv格式。
为了了解卷积网是如何工作的，我一直在跟踪。在此中，他使用conv网对MNIST数据集进行分类。他用于指定输入的代码如下：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True)
x = tf.placeholder('float', [None, 784]
浏览 1提问于2018-01-24得票数 0
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1回答
我有兴趣在我自己的图像集上训练和评估一个卷积神经网络模型。我希望使用tf.layers模块来定义我的模型，并使用一个tf.learn.Estimator对象分别使用fit()和evaluate()方法来训练和评估模型。
是我一直在学习的教程，它有助于展示tf.layers模块和tf.learn.Estimator类。但是，它使用的数据集(MNIST)只是简单地导入和加载(作为NumPy数组)。请参阅教程脚本中的以下主要函数：
def main(unused_argv):
# Load training and eval data
mnist = learn.datasets.load_
浏览 6提问于2017-07-07得票数 2
回答已采纳
我对TensorFlow非常陌生，以前从未与TFRecords合作过。
我从网上下载了一个图像数据集，下载格式是TFRecord。
这是下载的数据集中的文件结构：
例如，内部“测试”
我想要做的是将培训、验证和测试数据加载到TensorFlow中，其方式类似于加载内置数据集时所发生的情况，例如，您可以像这样加载MNIST数据集，并获得包含像素数据和包含相应图像标签的数组。
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnis
浏览 14提问于2022-10-10得票数 0
回答已采纳
我刚刚开始学习ML和Tensorflow。(我想)在我的ubuntu系统上成功安装了tensorflow之后。我想用tensorflow为手写的didgits实现一个CNN。如果已经在stackoverflow中通读了几个问题，并愚弄了大约2天，没有任何解决方案。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import struct
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from tensorfl
浏览 2提问于2017-02-22得票数 2
我使用SavedModel ( Inception_resnet_v2 )导出TensorFlow模型文件，并使用用于加载文件的TensorFlow，我已经用自己的Inception_resnet_v2 saved_model.pb文件直接替换了正式的minst saved_model.pb。但我有一个错误。
deep@ubuntu:~/serving$ bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=mnist --model_base_path=/home
浏览 1提问于2017-06-18得票数 3
回答已采纳
我正在尝试使用tfds.builder下载mnist数据集，由于我的任务需要，工作环境要求数据集版本为1.0.0，并且可以访问互联网。我试着用 builder = tfds.builder(name = 'mnist:1.0.0',data_dir='tensorflow_datasets2')
builder.download_and_prepare() 但它会返回： AssertionError: Failed to construct dataset mnist:1.0.0: Dataset mnist cannot be loaded at versi
浏览 113提问于2021-01-29得票数 0
1回答
在CNN MNIST的tensorflow示例中，我不理解批处理大小是如何工作的，当他们调用模型时，他们将bach的大小指定为100：
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": train_data},
y=train_labels,
batch_size=100,
num_epochs=None,shuffle=True)
mnist_classifier.train(input_fn=train_input_fn,steps=20000,hooks=[logging_hook])
但是当模型被调
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
1回答
AskTensorFlow
我使用了tensorflow打包的数据集，如MNIST，IMDB来研究tensorflow的工作原理。然而，在实际应用中，我们必须自己对数据集进行预处理和准备。假设我正在处理图像数据集，所以我想将它们预处理为可以输入到tensorflow模型中的格式。如何将图像数据集预处理为tensorflow格式？
浏览 2提问于2018-11-17得票数 0
MNIST的TensorFlow文档建议以多种不同的方式加载MNIST数据集：
文档中描述的所有方式都会使用TensorFlow 1.8.抛出许多不推荐的警告。
我目前正在加载MNIST并创建用于培训的批处理：
class MNIST:
def __init__(self, optimizer):
...
self.mnist_dataset = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
self.test_data = self.
浏览 0提问于2018-06-03得票数 1
1回答
我有一些图像和它们各自的标签作为训练集。 我想将它用作TensorFlow中的数据集(就像我们如何使用mnist数据集，并可以使用mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)批量获取数据一样) 问题是，我如何创建自己的数据集，以便可以批量使用它？ 附加信息:训练集有4575张28 x 28 (缩放)的图像和分类标签。总共有62个班级。 ? 如果需要更多信息，请让我知道。
浏览 9提问于2019-10-11得票数 1
2回答
我是一个神经网络新手，正在尝试使用TensorFlow。我已经使用MNIST数据集作为测试，现在希望使用真实世界的数据。谁能告诉我一个“如何”或纸张或来源，告诉我如何去转换文件中的数码照片，(jpeg，png，gif，wmf)，准备导入到TensorFlow的张量？
干杯!
浏览 1提问于2016-01-27得票数 1
如何使用TensorFlow TFRecord和Keras模型和tf.session.run()，同时将数据集保持在张量w/队列运行程序中？
下面是一个可以工作的片段，但它需要以下改进：
使用
指定一个输入()
从TFRecord加载数据集
并行地运行数据集(例如与排队者一起运行)
下面是片段，有几行TODO表示需要什么：
from keras.models import Model
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
from keras.layers import Dense, Input
f
浏览 6提问于2017-02-12得票数 21
回答已采纳
我是Tensorflow领域的新手，我正在研究mnist数据集分类的简单示例。我想知道如何获得除准确性和损失(并可能显示它们)之外的其他指标(例如，精确度、召回率等)。下面是我的代码： from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.callbacks import Tenso
浏览 26提问于2020-03-10得票数 3
回答已采纳
3回答
我目前正在使用MNIST数据，作为使用numpy和tensorflow的课程的一部分。我正在运行他们在课程中提供的代码，在运行这段代码时，我注意到来自tensorflow的一些警告： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("../data/mnist_data/", one_hot=True) 我查看了文档，发现它已被弃用，应该使用keras中的MNIST。所以我把上面的代码改成这样 from keras.datasets im
浏览 48提问于2019-06-27得票数 2
回答已采纳
1回答
我对非常陌生。我想使用TensorFlow作为我的时尚电子商务网站(运行在java上)的方式，所有的产品图像应该自动标记使用CNN。
我检查了示例，使用inception5h预培训的tensorflow模型进行自动标记/标记新图像。
inception5h似乎不适合时尚数据集。我还找到了一个指南解释了火车第一神经网络与基本分类使用的时装MNIST数据集。
我还想要创建我自己的模型，对它进行时尚MNIST数据集的培训，并在我的java代码中使用它进行自动标记。
问题-
我们也能为时尚MNIST数据集重新培训inception5h模型吗？
是否有任何经过预先培训的tensorflow模型
浏览 1提问于2018-10-28得票数 0
我的目标是将产品图片分为服装、凉鞋等类别。
我使用的是MNIST时尚数据集，遵循这一官方教程-每字一字：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_分类，所以我的代码100%与可以在那里阅读的内容相同：
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__
浏览 0提问于2018-09-18得票数 7
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人们可以使用：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST/", one_hot=True)
但我不想每次都下载数据集。如果数据集不在MNIST/中，下载数据集的最佳方法是什么？
我试过：if not os.path.isdir("MNIST/"):，但这样就不会初始化mnist。我想使用这个input_data，但它的阅读能力没有下载。
浏览 2提问于2017-12-18得票数 0
我正在学习使用TensorFlow创建一个学习模型。
我已经成功运行了MNIST教程，现在想用自己的图片测试模型。它们是相同大小的图像(224x224)，并分类为文件夹。
现在，我想使用这些图像作为我的模型的输入，如MNIST示例中所示。我试图打开MNIST数据集，但它是不可读的。我想它已经被转换成一些二进制类型了。通过这个例子，我认为MNIST数据集有这样一个结构：
马恩斯特
测试
图片
标签
火车
图片
浏览 8提问于2016-07-11得票数 1
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我使用tensorflow.examples.tutorials.mnist训练有5个隐藏层的nn。
这就是我训练神经网络的方法：
with tf.Session() as sess:
init.run()
for epoch in range(n_epochs):
for iteration in range(len(mnist.test.labels)//batch_size):
X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(training_op, feed_dict=
浏览 5提问于2017-06-13得票数 3
回答已采纳
我正在试用TensorFlow教程，但不明白这行中的next_batch是从哪里来的？
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
我看了看
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
也没看到next_batch在那儿。
现在，当在我自己的代码中尝试next_batch时，我得到了
AttributeError: '
浏览 0提问于2016-11-02得票数 14
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我正在分析一个使用Tensorflow实现受限Boltzmann机器(RBM)的示例代码。输入数据似乎是好的旧的MNIST，除了显然，它现在可以在Tensorflow本身。
所以，我不想在MNIST上运行这个示例代码，而是在我自己的数据上运行它。但问题是我不知道
tensorflow.examples.tutorials.mnist
已经格式化了。它像一个CSV文件吗？如果我想提供来自Wizemann的马映像的自己的数据，我应该如何格式化与MNIST格式兼容的数据？
我对这东西很陌生。所以，如果我弄错了，或者我的问题是荒谬的，请给我一点启发。
浏览 0提问于2018-07-21得票数 3
回答已采纳
13回答
我检查了一下，发现input_data不是内置的。所以我从下载了整个文件夹。如何开始本教程：
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipyth
浏览 375提问于2015-11-12得票数 39
回答已采纳
1回答
下面的代码取自Coursera中的deeplearning.ai课程实践中的TensorFlow (计算机视觉示例-第2周)。 import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
training_images = training_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
model = tf
浏览 15提问于2020-07-26得票数 1
回答已采纳
在我的项目中，我使用tensorflow- dataset模块加载VCTK数据集，如下所示：
dataset = tfds.load("vctk", with_info=False)
但最近它开始让我在一台新机器上出错：
Traceback (most recent call last):
File "/home/calandrinon/Documents/Repos/Audio-Super-Resolution/Project/predict.py", line 24, in <module>
dataset = tfds.load(&
浏览 19提问于2022-03-21得票数 0
我从一个随机网站下载了一份mnist数据副本，因为官方网站被关闭了。我可以把tensorflow的input_data方法的mnist文件放到哪个目录中去取它？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 0
回答已采纳
如何在tensorflow中合并mnist的训练、测试和验证集进行批量训练。有人能帮我吗？
浏览 4提问于2017-08-17得票数 0
我一直在研究MNIST数据集，以了解如何在我的深度学习课程中使用Tensorflow和Python。
我想使用tensorflow将MNIST调整为22和22，然后我对其进行训练，但我不知道该怎么办？
你能帮我一下吗？
浏览 2提问于2017-07-11得票数 1
我是 tensorflow的新手，我寻找了使用tensorflow实现多层感知器的例子，但我只在MNIST图像数据集上获得了示例，除了MNIST之外，还可以使用相同的优化和成本函数来建立神经网络模型，并对数字格式的数据( Means )进行训练，我可以使用tensorflow来训练自己的数据集。
有训练新数据集的例子吗？。
浏览 3提问于2018-01-17得票数 3
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