python - tensorflow.keras.dataset.minst.load_data() 返回的解释

Question

我看到了这样的声明：

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

及其返回的相应解释：

返回：2 个元组：x_train，x_test：uint8 灰度图像数据数组，形状为 (num_samples, 28, 28)。y_train, y_test: uint8 数字标签数组（0-9 范围内的整数），形状为 (num_samples,)。

我的疑问是 , 或 本身是否x_train是一个分别保存值 和 的x_test元组？元组实际上是元组的元组？y_trainy_test(num_sample, 28, 28)(num_sample)x_train, x_test

我是这个话题的新手，所以如果我问了非常愚蠢的问题，我很抱歉！如果有人对此有解释，请回信。

标签： pythontensorflowtuplesmnist

Answer 1

让我们看看这些对象的形状：

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

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

(60000, 28, 28)

(10000, 28, 28)

(60000,)

(10000,)

您的 x_* 数据集分别包含 60000 和 10000 个 28*28 像素的矩阵，编码为 0 到 255 之间的整数。

您的 y_* 数据集包含对应的 28*28 像素矩阵中表示的数字的标签。