MNIST - 數據集准備

Question

我正在研究用於機器學習的 MNIST 數據集，並且我有 2 個 csv 文件。 一個包含數據，另一個包含標簽（從 0 到 9）。 如何重塑和添加標簽，以便我可以將其用於機器學習預測？

在此處輸入圖像描述（標簽）在此處輸入圖像描述（圖像）

Answer 1

我認為你需要這個：

from keras.datasets import mnist
from keras import models
from keras import layers

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images = train_images.rashape((60000, 28*28))
train_labels = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.rashape((10000, 28*28))
test_labels = test_images.astype('float32') / 255

network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
network.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128)