MNIST - подготовка набора данных

Question

Я работаю над набором данных MNIST для машинного обучения, и у меня есть 2 CSV-файла.Один содержит данные, а другой - метки (от 0 до 9).Как изменить форму и добавить метки, чтобы использовать ее для прогнозирования машинного обучения?

введите описание изображения здесь (метки) введите описание изображения здесь (изображения)

Answer 1

Я думаю, вам нужно это:

from keras.datasets import mnist
from keras import models
from keras import layers

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images = train_images.rashape((60000, 28*28))
train_labels = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.rashape((10000, 28*28))
test_labels = test_images.astype('float32') / 255

network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
network.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128)