matlab读取mnist数据集(c语言从文件中读取数据)

mnistdatabase(手写字符识别)的数据集下载地:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。准备数据MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9.共有四个文件需要下载:train-images-idx3-ubyte.gz,训练集,共60,000幅(28*28)的图像数据…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

mnist database(手写字符识别) 的数据集下载地:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

准备数据

MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9.

共有四个文件需要下载:

  • train-images-idx3-ubyte.gz,训练集,共 60,000 幅(28*28)的图像数据;
  • train-labels-idx1-ubyte.gz,训练集的标签信息(取值为 0-9),60,000*1
  • t10k-images-idx3-ubyte.gz,测试集(t: test, 10k: 10,000),共 10,000 副(28*28)的图像数据
  • t10k-labels-idx1-ubyte.gz,测试集的标签呢信息(取值为 0-9),10,000*1
  • 更多详情, 请参考 Chris Olah’s visualizations of MNIST.

文件名中的 ubyte 表示数据类型,无符号的单字节类型,对应于 matlab 中的 uchar 数据类型。

注:在 Windows 平台下解压这些文件时,操作系统会自动修改这些文件的文件名,比如会将倒数第二个短线-修改为.,也即 train-images-idx3-ubyte.gz 解压为train-images.idx3-ubyte(文件类型就自作主张地变成了idx3-ubyte),注意文件的对应。

数据格式 


这里写图片描述


数据格数如图所示,即在真正的 label 数据或图像像素信息开始之前会有一些表头信息,对于 label 文件是 2 个 32位整型,对于 image 文件是 4 个 32位整型,所以我们需要对这两个文件分别移动文件指针,以指向正确的位置

由于matlab中fread函数默认读取8位二进制数,而原数据为32bit整型且数据为16进制或10进制,因此直接使用fread(f,4)或者fread(f,’uint32′)读出数据均是错误数据,下面给出一种解决方案:通过将其转化为二进制,通过字符串拼接后再转化为十进制。

function [getdata]=readint32(FID)
    data = [];
    for i = 1:4
            f=fread(FID,1);
            data = strcat(data,num2str(dec2base(f,2,8)));
    end
    getdata = bin2dec(data);

end

数据读取与保存

image数据:

首先读取4个数据,分别是MagicNumber=2051,NumberofImages=6000,rows=28,colums=28,然后每读取rows×colums个数表示一张图片进行保存。

clear
clc
filename = './t10k-images-idx3-ubyte';
savename = './test_x';
FID = fopen(filename,'r');

MagicNumber=readint32(FID);
NumberofImages=readint32(FID);
rows=readint32(FID);
colums=readint32(FID);


savePath = [savename,'.mat'];
test_x = zeros(NumberofImages,rows*colums);
for i = 1:NumberofImages
            temp = fread(FID,(rows*colums), 'uchar');
            test_x(i,:) = temp';
end
save(savePath,'test_x')

label数据:

label数据读取与保存与image类似,区别在于只有MagicNumber=2049,NumberofImages=6000,然后每行读取的数据范围为0~9,因此令temp+1列为1,其余为0即可。

clear
clc
filename = './train-labels-idx1-ubyte';
savename = './train_y';
FID = fopen(filename,'r');

MagicNumber=readint32(FID);
NumberofImages=readint32(FID);


savePath = [savename,'.mat'];
train_y = zeros(NumberofImages,10);
for i = 1:NumberofImages
            temp = fread(FID,1);
            train_y(i,temp+1) = 1;
end
save(savePath,'train_y')

读者下载好数据后,将下列程序分别保存为m文件,只需更改程序里的filename,savename,变量名train_y/train_x/test_x/test_yh和保存save里的变量名即可

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