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ef9041c0
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2月 23, 2017
作者:
Y
Yu Yang
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MNIST dataset reader implementation
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c4519574
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with
62 addition
and
0 deletion
+62
-0
python/paddle/v2/data_set/__init__.py
python/paddle/v2/data_set/__init__.py
+0
-0
python/paddle/v2/data_set/mnist.py
python/paddle/v2/data_set/mnist.py
+62
-0
未找到文件。
python/paddle/v2/data_set/__init__.py
0 → 100644
浏览文件 @
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python/paddle/v2/data_set/mnist.py
0 → 100644
浏览文件 @
ef9041c0
import
sklearn.datasets.mldata
import
sklearn.model_selection
import
numpy
__all__
=
[
'MNISTReader'
,
'train_reader_creator'
,
'test_reader_creator'
]
DATA_HOME
=
None
def
__mnist_reader__
(
data
,
target
):
n_samples
=
data
.
shape
[
0
]
for
i
in
xrange
(
n_samples
):
yield
data
[
i
].
astype
(
numpy
.
float32
),
int
(
target
[
i
])
class
MNISTReader
(
object
):
"""
mnist dataset reader. The `train_reader` and `test_reader` method returns
a iterator of each sample. Each sample is combined by 784-dim float and a
one-dim label
"""
def
__init__
(
self
,
random_state
):
data
=
sklearn
.
datasets
.
mldata
.
fetch_mldata
(
"MNIST original"
,
data_home
=
DATA_HOME
)
n_train
=
60000
self
.
X_train
,
self
.
X_test
,
self
.
y_train
,
self
.
y_test
=
sklearn
.
model_selection
.
train_test_split
(
data
.
data
/
255.0
,
data
.
target
.
astype
(
"int"
),
train_size
=
n_train
,
random_state
=
random_state
)
def
train_reader
(
self
):
return
__mnist_reader__
(
self
.
X_train
,
self
.
y_train
)
def
test_reader
(
self
):
return
__mnist_reader__
(
self
.
X_test
,
self
.
y_test
)
__default_instance__
=
MNISTReader
(
0
)
def
train_reader_creator
():
"""
Default train set reader creator.
"""
return
__default_instance__
.
train_reader
def
test_reader_creator
():
"""
Default test set reader creator.
"""
return
__default_instance__
.
test_reader
def
unittest
():
assert
len
(
list
(
train_reader_creator
()()))
==
60000
if
__name__
==
'__main__'
:
unittest
()
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