在mnist中重新缩放图像

Question

所以我正在尝试加载数据并重新缩放图像值并返回重新缩放的训练集和测试集。 这是我正在尝试的：

import numpy as np
from tensorflow import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0)

它不完整，我不知道在此之后如何进行

Answer 1

您可以在ImageDataGenerator（check more on documentation）中使用flow方法如下：

它期望输入维度为reshaped 4 维度。由于 mnist 数据集有60000 图像和28*28 高度和宽度，只有一个通道。重新调整后的大小为(60000, 1, 28, 28)

training_set = datagen.flow(train_images.reshape(train_images.shape[0], 1, 28, 28), train_labels)

test_set = datagen.flow(test_images.reshape(test_images.shape[0], 1, 28, 28), test_labels)

您应该根据需要定义模型架构，然后使用fit_generator 函数。

训练你的模型

classifier.fit_generator(training_set, 
                         steps_per_epoch=10, 
                         validation_data= test_set, 
                         validation_steps=20, 
                         epochs=5)