mnist手写字体识别之随机森林,包含了python代码,本科实验的作业,实现了随即森科算法的手写字体识别,含mnist数据集,报告基本要求都有
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2019-06-25 22:47 作业五 随机森林
文件 155566481 2019-06-10 20:24 作业五 随机森林MNIST_RFC_pca.pickle
目录 0 2019-06-21 12:45 作业五 随机森林MNIST_data
文件 1648877 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data 10k-images-idx3-ubyte.gz
文件 7840016 1998-01-26 23:07 作业五 随机森林MNIST_data 10k-images.idx3-ubyte
文件 4542 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data 10k-labels-idx1-ubyte.gz
文件 10008 1998-01-26 23:07 作业五 随机森林MNIST_data 10k-labels.idx1-ubyte
文件 9912422 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data rain-images-idx3-ubyte.gz
文件 47040016 1996-11-18 23:36 作业五 随机森林MNIST_data rain-images.idx3-ubyte
文件 28881 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data rain-labels-idx1-ubyte.gz
文件 60008 1996-11-18 23:36 作业五 随机森林MNIST_data rain-labels.idx1-ubyte
目录 0 2019-06-21 12:45 作业五 随机森林\__pycache__
文件 2568 2019-06-10 15:51 作业五 随机森林\__pycache__mnist_loader.cpython-37.pyc
文件 2659 2019-06-10 15:50 作业五 随机森林mnist_loader.py
文件 1784 2019-06-10 15:48 作业五 随机森林随机森林1.py
import os
import struct
from array import array
import tensorflow as tf
old_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/“ one_hot=True)
tf.logging.set_verbosity(old_v)
class MNIST(object):
def __init__(self path=‘.‘):
self.path = path
self.test_img_fname = ‘t10k-images.idx3-ubyte‘
self.test_lbl_fname = ‘t10k-labels.idx1-ubyte‘
self.train_img_fname = ‘train-images.idx3-ubyte‘
self.train_lbl_fname = ‘train-labels.idx1-ubyte‘
print(‘Data Loaded from MNIST‘)
self.test_images = []
self.test_labels = []
self.train_images = []
self.train_labels = []
def load_testing(self):
ims labels = self.load(os.path.join(self.path self.test_img_fname)
os.path.join(self.path self.test_lbl_fname))
self.test_images = ims
self.test_labels = labels
return ims labels
def load_training(self):
ims labels = self.load(os.path.join(self.path self.train_img_fname) os.path.join(self.path self.
train_lbl_fname))
self.train_images = ims
self.train_labels = labels
return ims labels
@classmethod
def load(cls path_img path_lbl):
with open(path_lbl ‘rb‘) as file:
magic size = struct.unpack(“>II“ file.read(8))
if magic != 2049:
raise ValueError(‘Magic number mismatch expected 2049‘
‘got {}‘.format(magic))
labels = array(“B“ file.read())
with open(path_img ‘rb‘) as file:
magic size rows cols = struct.unpack(“>IIII“ file.read(16))
if magic != 2051:
raise ValueError(‘Magic number mismatch expected 2051‘
‘got {}‘.format(magic))
image_data = array(“B“ file.read())
images = []
for i in range(size):
images.append([0] *rows*cols)
for i in range(size):
images[i][:] = image_data[i*rows*cols:(i + 1)*rows*cols]
return images labels
@classmethod
def display(cls img width=28 threshold=200):
render = ‘‘
for i in range(len(img)):
if i % width == 0:
render += ‘
‘
if img[i] > threshold:
render += ‘@‘
else:
render += ‘.‘
return render
mnist = MNIST()
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2019-06-25 22:47 作业五 随机森林
文件 155566481 2019-06-10 20:24 作业五 随机森林MNIST_RFC_pca.pickle
目录 0 2019-06-21 12:45 作业五 随机森林MNIST_data
文件 1648877 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data 10k-images-idx3-ubyte.gz
文件 7840016 1998-01-26 23:07 作业五 随机森林MNIST_data 10k-images.idx3-ubyte
文件 4542 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data 10k-labels-idx1-ubyte.gz
文件 10008 1998-01-26 23:07 作业五 随机森林MNIST_data 10k-labels.idx1-ubyte
文件 9912422 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data rain-images-idx3-ubyte.gz
文件 47040016 1996-11-18 23:36 作业五 随机森林MNIST_data rain-images.idx3-ubyte
文件 28881 2019-06-10 15:18 作业五 随机森林MNIST_data rain-labels-idx1-ubyte.gz
文件 60008 1996-11-18 23:36 作业五 随机森林MNIST_data rain-labels.idx1-ubyte
目录 0 2019-06-21 12:45 作业五 随机森林\__pycache__
文件 2568 2019-06-10 15:51 作业五 随机森林\__pycache__mnist_loader.cpython-37.pyc
文件 2659 2019-06-10 15:50 作业五 随机森林mnist_loader.py
文件 1784 2019-06-10 15:48 作业五 随机森林随机森林1.py
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