数据集

CIFAR10 小图像分类数据集

50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 10 个类别。

用法：

  1. from keras.datasets import cifar10
  3. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
  • 返回：
    • 2 个元组：
      • x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32)。
      • y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

CIFAR100 小图像分类数据集

50,000 张 32x32 彩色训练图像数据，以及 10,000 张测试图像数据，总共分为 100 个类别。

用法：

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

  • 返回：

    • 2 个元组：
      • x_train, x_test: uint8 数组表示的 RGB 图像数据，尺寸为 (num_samples, 3, 32, 32)。
      • y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

  • 参数：

    • label_mode: “fine” 或者 “coarse”

IMDB 电影评论情感分类数据集

数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。每一条评论已经过预处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索引，例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词。这允许快速筛选操作，例如：「只考虑前 10,000 个最常用的词，但排除前 20 个最常见的词」。

作为惯例，0 不代表特定的单词，而是被用于编码任何未知单词。

用法

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

  • 返回：

    • 2 个元组：
      • x_train, x_test: 序列的列表，即词索引的列表。如果指定了 num_words 参数，则可能的最大索引值是 num_words-1。如果指定了 maxlen 参数，则可能的最大序列长度为 maxlen。
      • y_train, y_test: 整数标签列表 (1 或 0)。

  • 参数:

    • path: 如果你本地没有该数据集 (在 '~/.keras/datasets/' + path)，它将被下载到此目录。
    • num_words: 整数或 None。要考虑的最常用的词语。任何不太频繁的词将在序列数据中显示为 oov_char 值。
    • skip_top: 整数。要忽略的最常见的单词（它们将在序列数据中显示为 oov_char 值）。
    • maxlen: 整数。最大序列长度。 任何更长的序列都将被截断。
    • seed: 整数。用于可重现数据混洗的种子。
    • start_char: 整数。序列的开始将用这个字符标记。设置为 1，因为 0 通常作为填充字符。
    • oov_char: 整数。由于 num_words 或 skip_top 限制而被删除的单词将被替换为此字符。
    • index_from: 整数。使用此数以上更高的索引值实际词汇索引的开始。

路透社新闻主题分类

数据集来源于路透社的 11,228 条新闻文本，总共分为 46 个主题。与 IMDB 数据集一样，每条新闻都被编码为一个词索引的序列（相同的约定）。

用法：

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

规格与 IMDB 数据集的规格相同，但增加了：

  • test_split: 浮点型。用作测试集的数据比例。

该数据集还提供了用于编码序列的词索引：

  1. word_index = reuters.get_word_index(path="reuters_word_index.json")

  • 返回： 一个字典，其中键是单词（字符串），值是索引（整数）。 例如，word_index["giraffe"] 可能会返回 1234。

  • 参数：

    • path: 如果在本地没有索引文件 (at '~/.keras/datasets/' + path), 它将被下载到该目录。

MNIST 手写字符数据集

训练集为 60,000 张 28x28 像素灰度图像，测试集为 10,000 同规格图像，总共 10 类数字标签。

用法：

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

  • 返回：

    • 2 个元组：
      • x_train, x_test: uint8 数组表示的灰度图像，尺寸为 (num_samples, 28, 28)。
      • y_train, y_test: uint8 数组表示的数字标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

  • 参数：

    • path: 如果在本地没有索引文件 (at '~/.keras/datasets/' + path), 它将被下载到该目录。

Fashion-MNIST 时尚物品数据集

训练集为 60,000 张 28x28 像素灰度图像，测试集为 10,000 同规格图像，总共 10 类时尚物品标签。该数据集可以用作 MNIST 的直接替代品。类别标签是：

类别 描述 中文
0 T-shirt/top T恤/上衣
1 Trouser 裤子
2 Pullover 套头衫
3 Dress 连衣裙
4 Coat 外套
5 Sandal 凉鞋
6 Shirt 衬衫
7 Sneaker 运动鞋
8 Bag 背包
9 Ankle boot 短靴

用法：

  1. from keras.datasets import fashion_mnist
  3. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
  • 返回：
    • 2 个元组：
      • x_train, x_test: uint8 数组表示的灰度图像，尺寸为 (num_samples, 28, 28)。
      • y_train, y_test: uint8 数组表示的数字标签（范围在 0-9 之间的整数），尺寸为 (num_samples,)。

Boston 房价回归数据集

数据集来自卡内基梅隆大学维护的 StatLib 库。

样本包含 1970 年代的在波士顿郊区不同位置的房屋信息，总共有 13 种房屋属性。
目标值是一个位置的房屋的中值（单位：k$）。

用法：

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

  • 参数：

    • path: 缓存本地数据集的位置
      (相对路径 ~/.keras/datasets)。
    • seed: 在计算测试分割之前对数据进行混洗的随机种子。
    • test_split: 需要保留作为测试数据的比例。

  • 返回：
    Numpy 数组的元组: (x_train, y_train), (x_test, y_test)。