Python中的read_data_sets()函数简介及用法

read_data_sets()函数是TensorFlow框架中一个用于读取数据集的函数。它是在TensorFlow提供的datasets模块中定义的。

read_data_sets()函数的语法如下：

tf.contrib.learn.datasets.read_data_sets(
    train_dir,
    fake_data=False,
    one_hot=False,
    dtype=tf.float32,
    reshape=True,
    validation_size=5000,
    seed=None
)

参数说明：

- train_dir：数据集所在目录的路径，该目录下应包含训练数据、验证数据、测试数据。

- fake_data：如果设置为True，函数会生成一些合成的虚假数据，用于测试目的。默认为False。

- one_hot：如果设置为True，标签（labels）数据将以独热编码（one-hot）的形式返回。默认为False。

- dtype：数据类型。默认为tf.float32。

- reshape：是否重新调整数据的形状。默认为True。

- validation_size：验证数据集的大小。默认为5000。

- seed：随机种子。默认为None。

read_data_sets()函数的返回值是一个具有以下属性的命名元组（namedtuple）对象：

- train：训练数据集，它是一个Dataset对象。

- validation：验证数据集，也是一个Dataset对象。

- test：测试数据集，同样是一个Dataset对象。

- one_hot：一个布尔值，表示标签是否以独热编码的形式返回。

下面是一个使用read_data_sets()函数的简单示例代码：

import tensorflow as tf

# 读取MNIST数据集
mnist = tf.contrib.learn.datasets.read_data_sets("path/to/mnist_data", one_hot=True)

# 获取训练数据
train_data = mnist.train.images
train_labels = mnist.train.labels

# 获取验证数据
validation_data = mnist.validation.images
validation_labels = mnist.validation.labels

# 获取测试数据
test_data = mnist.test.images
test_labels = mnist.test.labels

# 输出数据集的形状
print("Train data shape:", train_data.shape)
print("Train labels shape:", train_labels.shape)
print("Validation data shape:", validation_data.shape)
print("Validation labels shape:", validation_labels.shape)
print("Test data shape:", test_data.shape)
print("Test labels shape:", test_labels.shape)

在这个例子中，我们使用read_data_sets()函数读取MNIST数据集，并设置标签以独热编码的形式返回。然后，我们通过访问返回的namedtuple对象的属性来获取训练数据、验证数据和测试数据。

最后，我们输出了数据集的形状，以验证读取是否成功。在这个例子中，MNIST数据集包含了60000个训练样本、5000个验证样本和10000个测试样本，每个样本是一个784维的向量（28x28像素的图像展平）。标签则使用了独热编码的形式，即每个标签是一个10维的向量，表示对应的数字。