【机器学习】MATLAB读取mnist数据库

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-07-03 12:21 190阅读 0赞

原文出处：http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/51253604

最近要做《优化理论基础》的课程大作业，需要用到mnist这个手写识别[数据库][Link 1]，在网上查了一下如何使用，分享在这里，以飨读者。

mnist是纽约大学（NYU）Yann Lecun在上个世纪90年代做的一个关于手写数字识别的数据库。该数据库提出的Motivation是为了解决美国邮政zip code机器识别的问题。经过十几年的发展，目前手写数字识别的识别率已经高达99%+，真正地做到了商业化。

在Yann Lecun教授主页上有对mnist数据集的简单说明。首先明确一下，数据集中有哪几个文件。

1.  train-images-idx3-ubyte.gz: 训练数据集数据
2.  train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练数据集标签
3.  t10k-images-idx3-ubyte.gz: 测试数据集数据
4.  t10k-labels-idx1-ubyte.gz: 测试数据集标签

注意到上述4个文件都是使用[Linux][]系统下gunzip打包好的.gz文件，同时，可能是由于网络上的原因吧，这几个文件虽然不大，但是笔者还是下载了一会儿的。为了方便后来者，笔者将解压好的文件放在了我的百度云盘上([http://pan.baidu.com/s/1cp1MJs][http_pan.baidu.com_s_1cp1MJs])，提供给大家下载。

下面说明如何使用mnist数据库：

本文参考了斯坦福大学Andrew Ng教授的课件，通过loadMNISTImages.m和loadMNISTLabels.m两个文件读取mnist数据集。

loadMNISTImages.m

function images = loadMNISTImages(filename)
    %loadMNISTImages returns a 28x28x[number of MNIST images] matrix containing
    %the raw MNIST images
    
    fp = fopen(filename, 'rb');
    assert(fp ~= -1, ['Could not open ', filename, '']);
    
    magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    assert(magic == 2051, ['Bad magic number in ', filename, '']);
    
    numImages = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    numRows = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    numCols = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    
    images = fread(fp, inf, 'unsigned char');
    images = reshape(images, numCols, numRows, numImages);
    images = permute(images,[2 1 3]);
    
    fclose(fp);
    
    % Reshape to #pixels x #examples
    images = reshape(images, size(images, 1) * size(images, 2), size(images, 3));
    % Convert to double and rescale to [0,1]
    images = double(images) / 255;
    
    end
       
        
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
         10
         11
         12
         13
         14
         15
         16
         17
         18
         19
         20
         21
         22
         23
         24
         25
         26
        
       
        
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
         10
         11
         12
         13
         14
         15
         16
         17
         18
         19
         20
         21
         22
         23
         24
         25
         26

loadMNISTLabels.m

function labels = loadMNISTLabels(filename)
    %loadMNISTLabels returns a [number of MNIST images]x1 matrix containing
    %the labels for the MNIST images
    
    fp = fopen(filename, 'rb');
    assert(fp ~= -1, ['Could not open ', filename, '']);
    
    magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    assert(magic == 2049, ['Bad magic number in ', filename, '']);
    
    numLabels = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
    
    labels = fread(fp, inf, 'unsigned char');
    
    assert(size(labels,1) == numLabels, 'Mismatch in label count');
    
    fclose(fp);
    
    end
       
        
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
         10
         11
         12
         13
         14
         15
         16
         17
         18
         19
        
       
        
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
         10
         11
         12
         13
         14
         15
         16
         17
         18
         19

可以看到，上述两个脚本的核心都是，先通过fopen得到文件句柄fid，在偏移得到魔数(magic)以及一些其他的信息，最终得到所有的数据，并将数据reshape到相应的维度（图片都是28x28大小的）。

在mnist数据库中，Lecun教授已经对该数据库进行了一定的说明，如下所示：

![这里写图片描述][20160426200816184]

![这里写图片描述][20160426200835575]

可见，我们的文件是一个binary的文件，在第一个偏移是魔数，我猜测作用应该是为了作校验。其中label是2049，而image是2051。之后的偏移量是图片数、行数、列数。之后就是pixel的值了。pixel的值是0~255的0。0（白色）作为背景、255（黑色）作为前景。

本文介绍了如何在MATLAB中使用，你学会了么？

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[Linux]: http://lib.csdn.net/base/linux
[http_pan.baidu.com_s_1cp1MJs]: http://pan.baidu.com/s/1cp1MJs
[20160426200816184]: /images/20220618/2081bcbc3ea5463d879dd74f79d6bcf7.png
[20160426200835575]: /images/20220618/33a823aa72464dba9f1e07158e1b96e6.png