如何从 npy 文件中读取数据作为 TensorFlow 数据集

Question

我的 npy 包含两个 ndarray，一个是 one-hot，另一个是标签。如何输入数据？

如何将这些数据转换成 x_train 作为张量？我只有 MNIST 数据集的经验，不需要处理输入数据。

Answer 1

MNIST 数据集的加载方式与 .npy 数组类似。

这行代码

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

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

依次使用以下代码。

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 加载 .npz 文件，该文件是一个压缩存档，其中包含 4 个 .npy 文件（x_train.npy、y_train. npy, x_test.npy, y_test)。

但是您应该能够直接使用 np.load 加载 .npy 文件。

我希望这能给你一些想法。