机器学习之 Keras默认数据集/模型存放位置

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我是靠谱客的博主高贵电脑，最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习之 Keras默认数据集/模型存放位置，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

from keras.datasets import mnist

我们用mnist为例，

MNIST手写数字数据库有60000个示例的训练集和10000个示例的测试集。数字已被规格化，并在固定大小的图像中居中。

它是一个很好的数据库，供那些想尝试在实际数据上学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化方面花费最少精力的人使用。

此网站提供四个文件：

train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）

train-labels-idx1-ubyte.gz：训练集标签（28881字节）

t10k-images-idx3-ubyte.gz：测试集图像（1648877字节）

t10k-labels-idx1-ubyte.gz：测试集标签（4542字节）

我们使用程序

(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()

为了查看内容，我们打印一下：

    print(x_train.shape)
    print(y_train.shape)
    print(x_test.shape)
    print(y_test.shape)

打印结果为：

这充分说明了该数据是由28*28像素的图像构成，训练集有60000个，测试集有10000个。

其存放路径为

C:Users用户名.kerasdatasets

注意该文件是隐藏文件。

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