导入包
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras加载数据
tensorflow可以调用keras自带的datasets，很方便，就是有一点让人不爽的是下载需要fq，而这个代理不太方便开，所以这里我把所有数据都下载下来了，并上传到了坚果云，方便大家下载。
下载连接 (访问密码：yDmqHd)
下载好之后，把输入放入C:Users用户名.kerasdatasets里面，如果没有datasets文件夹，就新建一个，然后直接把数据放里面就行了。
目录结构如下
C:.
│ keras.json
│
└─datasets
│ boston_housing.npz
│ cifar-10-batches-py.tar.gz
│ cifar-100-python.tar.gz
│ imdb.npz
│ mnist.npz
│ reuters.npz
│
└─fashion-mnist
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz最后读入数据只需一句话
(x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
(x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.boston_housing.load_data()
...tf.data.Dataset使用
使用.from_tensor_slices方法进行加载数据集
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y))数据预处理
.map
使用map可以对数据进行预测，和python自带原理一样
def prepare_mnist_fea(x, y):
x = tf.cast(x, tf.float32) / 255.0
y = tf.cast(y, tf.float32)
return x, y
ds.map(prepare_mnist_fea).shuffle
打乱顺序
ds.shuffle(10000).batch
使用某个batch进行迭代
ds.batch(32).repeat
重复执行整个数据多少次，也就是epoch的意思
ds.repeat(10)内容来源于网络如有侵权请私信删除
文章来源: 博客园
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