Как читать данные из файла npy как набор данных TensorFlow

Question

У меня npy содержит два ndarrays, один - горячий, а другой - метку. Как я могу ввести данные?

Как преобразовать эти данные в x_train как тензор? У меня есть опыт работы только с набором данных MNIST, и мне не нужно обрабатывать входные данные.

Answer 1

Наборы данных MNIST загружаются аналогичным образом, что касается .npy массивов.

Эта строка кода

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = 

 keras.datasets.mnist.load_data(path="C:/Users/476458/.keras/datasets/mnist.npz")

в свою очередь использует следующий код.

path = get_file(path,
                origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz',
                file_hash='8a61469f7ea1b51cbae51d4f78837e45')
f = np.load(path)
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
f.close()
return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

np.load загружает файл .npz , который представляет собой архивный архив, содержащий 4 .npy файлов (x_train.npy, y_train.npy, x_test .npy, y_test).

Но вы должны иметь возможность загружать файл .npy напрямую, используя np.load .

Надеюсь, это даст вам некоторые идеи.