Lors de l'importation de fichiers de données .mat locaux en python, les données correctes ne peuvent pas toujours être obtenues.
Le code du problème est le suivant :
from numpy import *import scipy.io mnist_train = 'D:\Machine Learning\TensorFlow\Softmax Regression\mnist_dataset\mnist_train.mat'mnist_train_labels = 'D:\Machine Learning\TensorFlow\Softmax Regression\mnist_dataset\mnist_train_labels.mat'x = scipy.io.loadmat(mnist_train) label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels) print(x.shape)
Le résultat de sortie du code ci-dessus est (1,1) et les données correspondantes doivent être (60000,784). À ce stade, si vous sortez directement, les données requises doivent également être complétées par une ligne de code correspondante.
'''
[[ {'__version__': '1.0', '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Tue Nov 29 12:43:31 2011',
'mnist_train': array([[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32), '__globals__': []}]]
'''x = scipy.io.loadmat(mnist_train) train_x = x['mnist_train'] label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels) train_label = label['mnist_train_labels']
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