Mnist数据集是手写数字图像集，MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表研究论文等各种场合。Mnist数据集是由0到9的数字图像构成，训练图像有6万张，测试图像有1万张，这些图像可以用于学习和推理。
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,?National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.
MNIST数据集的一般使用方法是，先用训练图像进行学习，再用学习到的模型对测试图像进行正确的分类。
下载MNIST数据集，有两种方式，可以直接去MNIST的官网下载，地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
如下图：
或者运行下面的Python程序，可以完成对MNIST数据的下载：
# coding: utf-8
try:
import urllib.request
except ImportError:
raise ImportError('You should use Python 3.x')
import os.path
import gzip
import pickle
import os
import numpy as np
from PIL import Image
url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
key_file = {
'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz',
'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz',
'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz',
'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}
dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl"
train_num = 60000
test_num = 10000
img_dim = (1, 28, 28)
img_size = 784
def _download(file_name):
file_path = dataset_dir + "/" + file_name
if os.path.exists(file_path):
return
print("Downloading " + file_name + " ... ")
urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path)
print("Done")
def download_mnist():
for v in key_file.values():
_download(v)
def _load_label(file_name):
file_path = dataset_dir + "/" + file_name
print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")
with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
print("Done")
return labels
def _load_img(file_name):
file_path = dataset_dir + "/" + file_name
print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")
with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)
data = data.reshape(-1, img_size)
print("Done")
return data
def _convert_numpy():
dataset = {}
dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img'])
dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label'])
dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img'])
dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label'])
return dataset
def init_mnist():
download_mnist()
dataset = _convert_numpy()
print("Creating pickle file ...")
with open(save_file, 'wb') as f:
pickle.dump(dataset, f, -1)
print("Done!")
def _change_one_hot_label(X):
T = np.zeros((X.size, 10))
for idx, row in enumerate(T):
row[X[idx]] = 1
return T
def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False):
"""读入MNIST数据集
Parameters
----------
normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0
one_hot_label :
one_hot_label为True的情况下，标签作为one-hot数组返回
one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组
flatten : 是否将图像展开为一维数组
Returns
-------
(训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签)
"""
if not os.path.exists(save_file):
init_mnist()
with open(save_file, 'rb') as f:
dataset = pickle.load(f)
if normalize:
for key in ('train_img', 'test_img'):
dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)
dataset[key] /= 255.0
if one_hot_label:
dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])
dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])
if not flatten:
for key in ('train_img', 'test_img'):
dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)
return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label'])
if __name__ == '__main__':
init_mnist()
def img_show(img):
pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
pil_img.show()
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)
img = x_train[0]
label = t_train[0]
print(label) # 5
print(img.shape) # (784,)
img = img.reshape(28, 28) # 把图像的形状变为原来的尺寸
print(img.shape) # (28, 28)
img_show(img)运行后:
下载的MNIST包含如下文件
每个文件的作用分别解释如下：
- t10k-images-idx3-ubyte.gz，大小1.6M，包含 10,000 个样本.
- t10k-labels-idx1-ubyte.gz，大小4.5K，包含 10,000 个标签.
- train-images-idx3-ubyte.gz，大小9.5M，包含 60,000 个样本.
- train-labels-idx1-ubyte.gz，大小29K，包含 60,000 个标签.
解压之后是纯数据文件，如下图：
总用量 53M
-rw-rw-r-- 1 caozilong caozilong 7.5M 8月 23 22:20 t10k-images-idx3-ubyte
-rw-rw-r-- 1 caozilong caozilong 9.8K 8月 23 22:20 t10k-labels-idx1-ubyte
-rw-rw-r-- 1 caozilong caozilong 45M 8月 23 22:20 train-images-idx3-ubyte
-rw-rw-r-- 1 caozilong caozilong 59K 8月 23 22:20 train-labels-idx1-ubyte
下面是官网的介绍：
上面的代码执行后，输出是这个样子：
内容格式：
首先看一下标签格式，官网有关于格式的介绍：
首先看一下测试集标签：
xxd -g 4 t10k-labels-idx1-ubyte |more根据格式说明，?0x00000801(2049) 是magic number (MSB first)，0x00002710=10000=10k.后面每个字节表示一个数字标签，所以按照道理，文件的大小应该是（4+4+10000)字节=10008字节=0x2718.
我们dump文件内容，实际的大小确实是0x2718.
caozilong@caozilong-Vostro-3268:~/ml/dataset/mnist$ xxd -g 4 t10k-labels-idx1-ubyte |more
00000000: 00000801 00002710 07020100 04010409 ......'.........
00000010: 05090006 09000105 09070304 09060605 ................
00000020: 04000704 00010301 03040702 07010201 ................
00000030: 01070402 03050102 04040603 05050600 ................
00000040: 04010905 07080903 07040604 03000700 ................
00000050: 02090107 03020907 07060207 08040703 ................
00000060: 06010306 09030104 01070609 06000504 ................
00000070: 09090201 09040807 03090704 04040902 ................
00000080: 05040706 07090005 08050606 05070801 ................
00000090: 00010604 06070301 07010802 00020909 ................
000000a0: 05050105 06000304 04060504 06050405 ................
000000b0: 01040407 02030207 01080108 01080500 ................
000000c0: 08090205 00010101 00090003 01060402 ................
000000d0: 03060101 01030905 02090405 09030900 ................
000000e0: 03060505 07020207 01020804 01070303 ................
000000f0: 08080709 02020401 05090807 02030004 ................
00000100: 04020401 09050707 02080206 08050707 ................
00000110: 09010801 08000300 01090904 01080201 ................
00000120: 02090705 09020604 01050802 09020004 ................
00000130: 00000208 04070102 04000207 04030300 ................
00000140: 00030109 06050205 09020903 00040200 ................
00000150: 07010102 01050303 09070806 05060103 ................
00000160: 08010005 01030105 05060108 05010709 ................
00000170: 04060202 05000605 06030702 00080805 ................
00000180: 04010104 00030307 06010602 01090208 ................
00000190: 06010905 02050404 02080308 02040500 ................
000001a0: 03010707 05070907 01090201 04020902 ................
000001b0: 00040901 04080108 04050908 08030706 ................
000001c0: 00000300 02060604 09030303 02030901 ................
000001d0: 02060800 05060606 03080802 07050809 ................
000001e0: 06010804 01020509 01090705 04000809 ................
000001f0: 09010005 02030708 09040006 03090502 ................
00000200: 01030103 06050704 02020603 02060504 ................
00000210: 08090701 03000308 03010903 04040604 ................
00000220: 02010802 05040808 04000002 03020707 ................
00000230: 00080704 04070906 09000908 00040600 ................
00000240: 06030504 08030309 03030307 08000802 ................
00000250: 01070006 05040308 00090603 08000909 ................
00000260: 06080608 05070806 00020400 02020301 ................
00000270: 09070501 00080406 02060709 03020908 ................
00000280: 02020902 07030509 01080002 00050201 ................
00000290: 03070607 01020508 00030702 04000901 ................
000002a0: 08060707 04030409 01090501 07030907 ................
000002b0: 06090103 07080303 06070208 05080501 ................
000002c0: 01040403 01000707 00070904 04080505 ................
000002d0: 04000802 01000804 05000400 06010703 ................
000002e0: 02060702 06090301 04060205 04020006 ................
000002f0: 02010703 04010005 04030101 07040909 ................
00000300: 04080400 02040501 01060407 01090402 ................
00000310: 04010505 03080301 04050608 09040105 ................
00000320: 03080003 02050102 08030404 00080803 ................
00000330: 03010703 05090603 02060103 06000702 ................
00000340: 01070104 02040201 07090601 01020408 ................
00000350: 01070704 08000703 01030100 07070003 ................
00000360: 05050207 06060902 08030502 02050600 ................
00000370: 08020902 08080808 07040903 00060603 ................
00000380: 02010302 02090300 00050708 01040406 ................
00000390: 00020901 04070407 03090808 04070102 ................
000003a0: 01020203 02030203 09010704 00030505 ................
000003b0: 08060302 06070606 03020708 01010705 ................
000003c0: 06040905 01030304 07080901 01060901 ................
000003d0: 04040504 00060202 03010501 02000308 ................
000003e0: 01020607 01060203 09000102 02000809 ................
000003f0: 09000205 01090708 01000401 07090604 ................
00000400: 02060801 03070504 04010801 03080102 ................
00000410: 05080006 02010107 01050304 06090500 ................
00000420: 09020204 08020107 02040904 04000309 ................
00000430: 02020303 08030507 03050801 02040406 ................
00000440: 04090501 00060905 09050907 03080003 ................
00000450: 07010306 07080509 07090609 06030704 ................
00000460: 04050305 04070807 08000706 08080703 ................
00000470: 03010905 02070305 01010201 04070407 ................
00000480: 05040504 00080306 09060002 07040404 ................
00000490: 04060604 07090304 05050807 03070207 ................
000004a0: 00020401 01060609 02080702 00010500 ................
000004b0: 09010700 06000806 08010800 03030702 ................
000004c0: 03060201 06010103 07090008 00050400 ................
000004d0: 02080702 09080400 09050805 01020103 ................
000004e0: 01070405 07020009 08080602 05040109 ................
000004f0: 02010508 07000204 04030608 08020400 ................
00000500: 05000404 07090304 01050907 03050808 ................
00000510: 00050303 06060001 06000305 04040102 ................
00000520: 09010406 09090309 08040403 01030108 ................
00000530: 08070904 08080709 07010405 06000502 ................
00000540: 02020105 05020409 06020707 02020101 ................
00000550: 02080307 02040107 01070607 08020703 ................
00000560: 01070508 02060202 05060500 09020403 ................
00000570: 03090706 06080004 01050802 09010800 ................
00000580: 06070201 00050502 00020200 02040908 ................
00000590: 00090904 06050409 01080304 09090102 ................
000005a0: 02080109 06040009 04080308 06000205 ................
000005b0: 01090602 09040009 06000602 05040203 ................
000005c0: 08040505 00030805 03050806 05070603 ................
000005d0: 03090601 01020900 04030306 09050703 ................
000005e0: 07070708 07090803 00070207 09040504 ................
000005f0: 09030201 04000203 07050708 08050001 ................
00000600: 01040803 09000000 06060203 07080407 ................
00000610: 07090204 01040502 04090901 08040009 ................
00000620: 08040807 07000708 08060004 08080204 ................
00000630: 07060606 04070108 08020306 03000003 ................
00000640: 07060907 09090504 03030601 02030703 ................
00000650: 03020003 03080403 06030500 02000900 ................
00000660: 07040609 03050109 06010405 04050005 ................
00000670: 09050201 02090109 09040008 04050209 ................
00000680: 02010201 07030608 08040901 09080507 ................
00000690: 05010108 06050204 04030203 05060808 ................
000006a0: 06020301 00050809 02090607 00040807 ................
000006b0: 01070401 00090702 00000901 07080708 ................
000006c0: 04070200 04060003 01010303 09060704 ................
000006d0: 01050300 08070309 06090305 00020704 ................
000006e0: 05010705 08000808 01050003 00030104 ................
000006f0: 00030702 07010800 07000403 01090807 ................
00000700: 07010409 09030201 07090002 00030307 ................
00000710: 06090203 03070700 00070502 09080704 ................
00000720: 04020606 01090608 02090008 03010106 ................
00000730: 03050101 01030102 03000200 01030505 ................
00000740: 07040809 06090608 03060608 05010402 ................
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000025c0: 03010609 07010300 02060008 09040305 ................
000025d0: 04080105 09000606 03080104 07050200 ................
000025e0: 00010708 09060808 02030601 02090502 ................
000025f0: 00010203 04050607 08090001 02030405 ................
00002600: 06070809 00010203 04050607 08090704 ................
00002610: 06010400 09090307 08040705 08050302 ................
00002620: 02000508 06000308 01000300 04070409 ................
00002630: 02090507 01070106 06050602 08070604 ................
00002640: 09090503 07040300 04060601 01030201 ................
00002650: 00000102 03040708 09000102 03040506 ................
00002660: 07080001 02030407 08090008 03090505 ................
00002670: 02060804 01070102 03050609 01010102 ................
00002680: 01020007 07050802 09080607 03040608 ................
00002690: 07000402 07070504 03040208 01050100 ................
000026a0: 02030305 07000608 06030909 08020707 ................
000026b0: 01000107 08090001 02030405 06070800 ................
000026c0: 01020304 07080907 08060401 09030804 ................
000026d0: 04070001 09020807 08020600 06050303 ................
000026e0: 03090104 00060100 00060201 01070708 ................
000026f0: 04060007 00030608 07010502 04090403 ................
00002700: 06040107 02060500 01020304 05060708 ................
00002710: 09000102 03040506 ........
caozilong@caozilong-Vostro-3268:~/ml/dataset/mnist$
对于训练集标签train-labels-idx1-ubyte也是如此，只不过个数变成了0xea60=60000个，如下图所示。
说完了标签集，来看图片集，以t10k-images-idx3-ubyte为例,它的内容是：
从头看，0x00000803是魔数，图片都是0x00000803，以区别标签的魔数0x00000801.接着0x00002710=10000=10k，表示图片个数，测试集有10000张数字照片。接着连着两个的0x1c分别表示图片行和列的大小，单位字节，也就是每个图片是28*28大小。存储的时候按行存储。. Pixel values are 0 to 255. 0 means background (white), 255 means foreground (black).
按照这个格式要求，我们计算一下文件大小，看和文件实际大小是否相符.
28*28*10000 + 4*4 =?7840016字节。
我们发现完全符合。
最后是训练集train-images-idx3-ubyte，训练集也是其中最大的，格式和上面介绍的测试图片集完全一样，只有图片个数不同。
它的大小计算公式为：28*28*60000 + 4*4 =?47040016字节
内容：
