如何打乱使用 Keras 加载的 MNIST 数据？

Question

我正在使用 keras 的 MNIST 数据集 -

（x_train，y_train），（x_test，y_test）= keras.datasets.mnist.load_data（）

在加载数据之前，我该如何打乱这个数据集？

Answer 1

我认为用

keras.datasets.mnist.load_data()

不可能做到这一点。

您有不同的选择：

1. 自行下载数据集并直接从您的文件加载。然后洗牌并分开

2. 使用

   tensorflow_datasets

   。您可以使用

   pip install tensorflow-datasets

   安装它。这是导入声明：
   

   import tensorflow_datasets as tfds

   (df_train,df_test) = tfds.load('mnist',split=['train','test'],shuffle_files=True,  as_supervised=True)

3. 根据 x_train、x_test、y_train、y_test 构建数据集。然后重新洗牌并再次分割。

Answer 2

您可以按照张量流的建议使用，

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds 
(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load(
    'mnist',
    split=['train', 'test'],
    shuffle_files=True,
    as_supervised=True,
    with_info=True,
) 

我不确定，但你可以使用它并转换为 numpy，如下所示：

    import numpy as np
    ds_test_np = np.array(list(ds_test.as_numpy_iterator()))
    ds_train_np = np.array(list(ds_train.as_numpy_iterator()))