python mro()_python取list的个别元素

激活谷笔记 • 2025-01-10 16:06 • 阅读 32

在Python中调用MNIST数据集，你可以使用不同的库，例如TensorFlow和PyTorch。以下是使用TensorFlow和PyTorch加载MNIST数据集的示例代码：

使用TensorFlow加载MNIST数据集

 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist 加载MNIST数据集 （train_images, train_labels）, （test_images, test_labels） = mnist.load_data（） 数据归一化 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 调整数据形状，增加通道维度（因为是灰度图像，通道数为1） train_images = train_images.reshape（（60000, 28, 28, 1）） test_images = test_images.reshape（（10000, 28, 28, 1））

使用PyTorch加载MNIST数据集

 import torch import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader 定义转换：将图像转为Tensor并标准化 transform = transforms.Compose（[ transforms.ToTensor（）, transforms.Normalize（（0.5,）, （0.5,）） ]） 下载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST（root='./data', train=True, download=True, transform=transform） test_dataset = datasets.MNIST（root='./data', train=False, download=True, transform=transform） 创建数据加载器 train_loader = DataLoader（train_dataset, batch_size=64, shuffle=True） test_loader = DataLoader（test_dataset, batch_size=64, shuffle=False）

以上代码展示了如何使用TensorFlow和PyTorch库分别加载MNIST数据集。你可以根据自己的需求选择合适的库进行操作。

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