keras中7大数据集datasets介绍_keras.datasets

keras数据集主要有以下7种（可从keras官方文档阅读：https://keras.io/datasets/），对其中部分数据集我进行了学习和实践，并写了笔记。

另外加几个数据集的下载地址：

dog images: https://s3-us-west-1.amazonaws.com/udacity-aind/dog-project/dogImages.zip

CIFAR10：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

 

1、CIFAR10小图像

训练集：50000张彩色图像，大小32*32，被分成10类

测试集：10000张彩色图像，大小32*32

from keras.datasets import cifar10
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

• x_train, x_test: 参数规格分别为(50000, 3, 32, 32)和(10000, 3, 32, 32)
• y_train, y_test: 标签取值范围 (0-9)，shape (50000)和(10000)

 

我的博客"keras中用CNN实现CIFAR-10图像分类"对CIFAR10数据集进行了分类。

 

 

2、CIFAR100小图像

训练集：50000张彩色图像，大小32*32，被分成100类

测试集：10000张彩色图像，大小32*32

from keras.datasets import cifar100
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data(label_mode='fine')

• x_train, x_test: 参数规格分别为(50000, 3, 32, 32)和(10000, 3, 32, 32)
• y_train, y_test: 标签取值范围 (0-99)，shape (50000)和(10000)

 

3、IMDB电影影评情感分类

训练集：25000条评论，正面评价标为1，负面评价标为0

测试集：25000条评论

每条评论并不是具体的词构成，而是把每个词都已经转化为数字。比如，如果我们只想看到前1000个词，所以训练集中每条评论由0-999的数字构成，出现其他词的用参数：oov_char代替。

from keras.datasets import imdb
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path="imdb.npz",
                                                      num_words=None,
                                                      skip_top=0,
                                                      maxlen=None,
                                                      seed=113,
                                                      start_char=1,
                                                      oov_char=2,
                                                      index_from=3)

• x_train, x_test: 整数下标，如果num_words给定，则最大下标为num_words-1。
• y_train, y_test: 标签(1 or 0).

参数：

• path：数据存放位置，如果本地没有，会从网络下载
• num_words ：要考虑的最常见的单词。如果你不想考虑一些很晦涩的词汇，比如“Ultracrepidarian”，这会很有用。
• skip_top ：忽略的热门词汇。如果你不想考虑最常见的词，这会很有用。比如，单词“the”将不会在评论中添加任何信息，所以我们可以通过将skip_top 设置为 2 或更高来跳过它。
• maxlen：序列最大长度，如果有超过maxlen的序列，会进行截断。None表示不限制长度。
• seed：数据再生的种子
• start_char：序列开始的标记
• oov_char：被去掉的单词（比如因为num_words的限制，或者skip_top的限制）就用这个字符代替
• index_from：找到当前索引和大于当前索引的词

我的博客“项目实战二：学生录取优化”对IMDB进行了分类。

 

4、路透社新闻专线主题分类

总数据集：11228条新闻专线，46个主题。

跟IMDB数据集一样，新闻不是具体的词，而是已经被转换成了数字。

from keras.datasets import reuters
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data(path="reuters.npz",
                                                         num_words=None,
                                                         skip_top=0,
                                                         maxlen=None,
                                                         test_split=0.2,
                                                         seed=113,
                                                         start_char=1,
                                                         oov_char=2,
                                                         index_from=3)test_split=0.2,
                                                         seed=113,
                                                         start_char=1,
                                                         oov_char=2,
                                                         index_from=3)

跟IMDB区别在于，多一个参数：test_split，这个用来表示数据集中多少比例用来做为测试集。

 

5、手写数字MNIST数据集

训练集：60000张灰色图像，大小28*28，共10类（0-9）

测试集：10000张灰色图像，大小28*28

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

• x_train, x_test: 参数规格分别为(60000, 28, 28)和(10000, 28, 28)。
• y_train, y_test: 数字标签(0-9)，参数规格分别为(60000,)和(10000,)

我的博客“MLP实现MNIST分类”对MNIST手写数字进行了分类。

 

6、时尚元素MNIST数据库

训练集：60000张灰色图像，大小28*28，共10类（0-9）

测试集：10000张灰色图像，大小28*28

from keras.datasets import fashion_mnist
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

• x_train, x_test: 参数规格分别为(60000, 28, 28)和(10000, 28, 28)。
• y_train, y_test: 数字标签(0-9)，参数规格分别为(60000,)和(10000,)

 

7、波斯顿房价回归数据集

1970年代，波斯顿周边地区的房价。

from keras.datasets import boston_housing
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data()