大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
记录用不同的方法读取Mnist数据集
1、Python的PIL模块读取Mnist图片
#读取文件夹mnist下的60000张图片，图片为灰度图，所以为1通道，如果是将彩色图作为输入,则将1替换为3,图像大小28*28
def load_data():
data = np.empty((60000,1,28,28),dtype="float32")
label = np.empty((60000,),dtype="uint8")
imgs = os.listdir("E:\\DataSet\\mnist")
num = len(imgs)
for i in range(num):
img = Image.open("E:\\DataSet\\mnist\\"+imgs[i])
arr = np.asarray(img,dtype="float32")
data[i,:,:,:] = arr
label[i] = int(imgs[i].split('.')[0])
#归一化和零均值化
data /= np.max(data)
data -= np.mean(data)
return data,label
if __name__ == '__main__':
load_data()2、keras自带的 load_data( ) 方法
from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train.shape (60000, 28, 28)，X_test.shape (10000, 28, 28)；
y_train.shape (60000,)，y_test.shape (10000,)。
这个方法未进行归一化，像素点数据范围是0-255。
参考：
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/datasets/
https://github.com/wepe/MachineLearning/
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