MNIST資料集轉為matlab可讀的mat格式

mnist手寫數字影象資料庫

60000個訓練集，10000個測試集，灰度圖，大小均為28*28

資料集**：

%% mnist資料庫讀取

%讀取mnist資料集中的
train_images = readmnistimages('train-images-idx3-ubyte'); %60000個訓練集,大小為28*28*60000
test_images = readmnistimages('t10k-images-idx3-ubyte'); %10000個訓練集,大小為28*28*10000
%讀取mnist資料集中的標籤
train_labels1 = readmnistlabels('train-labels-idx1-ubyte');%標籤0~9；60000個標籤，大小為60000*1
test_labels1 = readmnistlabels('t10k-labels-idx1-ubyte'); %10000個標籤，大小為10000*1

function images = readmnistimages(filename)

%%input：
%filename - 檔名稱
%%output：
%images - 讀取到的（28*28*數）
fid=fopen(filename,'r'); %fopen()是最核心的函式,匯入檔案; 'r'代表讀入
%讀取前16個位元組（乙個位元組八位），（這兒的注釋以訓練集為例）
magic = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be'); %0 0 8 3 -> 00000000 00000000 00000100 00000011 -> 2051 
numimages = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be'); %0 0 234 96 -> 60000
numrows = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be'); %0 0 0 28 -> 28
numcols = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be'); %0 0 0 28 -> 28
%讀取大小為28*28的
images = fread(fid, inf, 'unsigned char'); %sizea 輸出陣列的維度有3種引數,inf、n、[m,n]，inf 代表輸出資料是列向量，檔案中每乙個元素對應乙個值
images = reshape(images, numcols, numrows, numimages);
images = permute(images,[2 1 3]);%交換第一維和第二維,相當於轉置;因為是反的所以需要翻轉一下
fclose(fid);
end

function labels = readmnistlabels(filename)

%%功能：讀取mnist資料集中的標籤
%%input：
%filename - 檔名
%%output：
%labels - 讀取的標籤（1*標籤數）
fid = fopen(filename,'r');
%讀取前八字節
magic = fread(fid,1,'int32',0,'ieee-be');
%或% magic = fread(fid,4);
% magic = ((magic(1)*256 + magic(2))*256+magic(3))*256 + magic(4);
numlabels = fread(fid,1,'int32',0,'ieee-be');
%讀取標籤
labels = fread(fid,inf,'unsigned char');
labels = labels';
fclose(fid);
end

簡單 mnist 資料集轉為csv格式讀取

對於剛入門ai的童鞋來說，mnist 資料集就相當於剛接觸程式設計時的 hello world 一樣，具有別樣的意義，後續許多機器學習的演算法都可以用該資料集來進行簡單測試。也給出了資料集的格式，但是要手動解析這些資料也是有點複雜的。以下 的功能是將訓練集和訓練標籤整合到乙個csv檔案裡 測試檔案同...

MNIST資料集介紹

mnist資料集包含了6w張作為訓練資料，1w作為測試資料。在mnist資料集中，每一張都代表了0 9中的乙個數字，的大小都是28 28，且數字都會出現在的正中間。資料集包含了四個檔案 t10k images idx3 ubyte.gz 測試資料 t10k labels idx1 ubyte.gz ...

Mnist資料集簡介

1，基本概念 mnist是乙個非常有名的手寫體數字識別資料集，在很多資料中，這個資料集都會被用作深度學習的入門樣例。而tensorflow的封裝讓使用mnist資料集變得更加方便。mnist資料集是nist資料集的乙個子集，mnist 資料集可在 獲取,它包含了四個部分 1 training set...