關(guān)于keras分類模型中輸入數(shù)據(jù)與標簽維度的案例-創(chuàng)新互聯(lián)

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在《python深度學(xué)習(xí)》這本書中。

一、21頁mnist十分類

導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
from keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

初始數(shù)據(jù)維度：
>>> train_images.shape
(60000, 28, 28)
>>> len(train_labels)
60000
>>> train_labels
array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8)

數(shù)據(jù)預(yù)處理：
train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))
train_images = train_images.astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
  
之后：
print(train_images, type(train_images), train_images.shape, train_images.dtype)
print(train_labels, type(train_labels), train_labels.shape, train_labels.dtype)
結(jié)果：
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 ...
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]  (60000, 784) float32
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 ...
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 1. 0.]]  (60000, 10) float32

標題名稱：關(guān)于keras分類模型中輸入數(shù)據(jù)與標簽維度的案例-創(chuàng)新互聯(lián)
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