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：

from keras.datasets import cifar10

(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) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。
  • 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,)。

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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：

from keras.datasets import cifar100

(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) 或 (num_samples, 32, 32, 3)，基于 image_data_format 后端设定的 channels_first 或 channels_last。
    • y_train, y_test: uint8 数组表示的类别标签，尺寸为 (num_samples,)。

• 参数：

  • label_mode: "fine" 或者 "coarse"

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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。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

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)

• 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。

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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：

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)

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：

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。

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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：

from keras.datasets import mnist

(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。

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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：

from keras.datasets import fashion_mnist

(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,)。

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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：

from keras.datasets import boston_housing

(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)。