解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.dat

我会带着你远行 2024-03-27 18:39 6阅读 0赞

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解决read\_data\_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version的问题

问题描述

解决方法

总结

示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集

函数原型

参数说明

返回值

使用示例

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### 解决read\_data\_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version的问题 ###

最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时，遇到了一个警告信息：`read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version`。经过查阅资料和尝试，我找到了解决这个问题的方法，下面我将分享给大家。

### 问题描述 ###

当我们使用TensorFlow中的`read_data_sets`函数从MNIST数据集中读取数据时，会收到一个警告信息，提示该函数已经被弃用，并将在将来的版本中被移除。 警告信息的具体内容如下：

plaintextCopy code/Users/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py:260: DeprecationWarning: `read_data_sets` (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
    Please use alternatives such as official/mnist/dataset.py from tensorflow/models.
    Instructions for updating:
    Please use `tf.data` to implement this functionality.

这个问题的出现是由于TensorFlow团队正在逐步更新和改善API，推荐使用新的`tf.data`模块来处理数据集。

### 解决方法 ###

要解决这个问题，我们需要使用新的方式来读取MNIST数据集并加载到我们的模型中。下面是一种简单的解决方法：

1.  导入所需的模块：

pythonCopy codeimport tensorflow as tf
    from tensorflow.keras.datasets import mnist

1.  加载MNIST数据集：

pythonCopy code(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

1.  对数据进行预处理：

pythonCopy codex_train = x_train / 255.0
    x_test = x_test / 255.0

1.  构建模型并进行训练和测试：

pythonCopy codemodel = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
    model.evaluate(x_test, y_test)

通过以上步骤，我们已经成功解决了`read_data_sets`函数被弃用的问题，并且使用了新的方式来读取MNIST数据集。

### 总结 ###

`read_data_sets`函数被弃用是由于TensorFlow团队的更新和改善，他们推荐使用新的`tf.data`模块来处理数据集。通过使用`tf.keras.datasets.mnist`模块中的函数，我们可以轻松地加载MNIST数据集，并将其用于我们的模型训练和测试。 希望这篇文章对解决`read_data_sets`被弃用的问题有所帮助，并引导大家使用新的方式来处理数据集。谢谢阅读！

### 示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集 ###

在实际应用中，我们通常使用`tf.data`模块来处理数据集，包括加载、预处理和批处理等操作。下面是一个示例代码，展示了如何使用`tf.data`加载MNIST数据集并进行模型训练。

pythonCopy codeimport tensorflow as tf
    from tensorflow.keras.datasets import mnist
    # 加载MNIST数据集
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    # 数据预处理
    x_train = x_train / 255.0
    x_test = x_test / 255.0
    # 创建数据集对象
    train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
    # 打乱数据集并设置批次大小
    batch_size = 32
    train_dataset = train_dataset.shuffle(10000).batch(batch_size)
    test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)
    # 构建模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    # 训练模型
    model.fit(train_dataset, epochs=5)
    # 评估模型
    model.evaluate(test_dataset)

在上述代码中，我们首先使用`mnist.load_data()`函数加载MNIST数据集。然后，将数据进行预处理，将像素值进行归一化处理。接下来，我们通过`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`函数，将训练集和测试集分别转换为`tf.data.Dataset`对象。 为了增加模型训练的随机性，我们使用`shuffle()`函数对训练集进行乱序处理。然后，我们使用`batch()`函数设置每个批次的大小。 接下来，我们构建了一个简单的模型，其中包含一个输入层、一个全连接层和一个输出层。然后，使用`compile()`函数编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 最后，我们使用`fit()`函数对模型进行训练，并传入`train_dataset`作为训练数据集。然后，使用`evaluate()`函数对模型进行评估，并传入`test_dataset`作为测试数据集。 通过使用`tf.data`模块，我们可以更加灵活和高效地处理大规模的数据集，并将其用于深度学习模型的训练和测试。

`read_data_sets`函数是TensorFlow中的一个函数，用于加载并预处理MNIST数据集。它可以从原始数据集中自动下载数据，并返回包含训练集、验证集和测试集的对象。

#### 函数原型 ####

pythonCopy codetf.keras.datasets.mnist.read_data_sets(
        train_dir,
        test_dir=None,
        one_hot=False,
        dtype=tf.float32,
        reshape=True,
        validation_size=5000,
        seed=None,
    )

#### 参数说明 ####

*  `train_dir`：字符串，指定训练集目录，如果目录不存在则自动下载。
 *  `test_dir`：字符串，指定测试集目录，如果目录不存在则自动下载，可选参数。
 *  `one_hot`：布尔值，决定标签是否以独热编码形式返回，默认为`False`。
 *  `dtype`：指定数据类型，默认为`tf.float32`。
 *  `reshape`：布尔值，决定是否将图像形状从二维调整为四维(样本数, 高, 宽, 通道数)，默认为`True`。
 *  `validation_size`：整数，指定验证集大小。
 *  `seed`：整数，指定随机种子。

#### 返回值 ####

*  `NamedTuple`对象，包含以下属性：

*  `train`：`DataSet`对象，包含训练集的特征和标签。
 *  `validation`：`DataSet`对象，包含验证集的特征和标签。
 *  `test`：`DataSet`对象，包含测试集的特征和标签。

#### 使用示例 ####

pythonCopy codefrom tensorflow.keras.datasets import mnist
    mnist_data = mnist.read_data_sets(train_dir='mnist_data', validation_size=10000)
    train_data = mnist_data.train.images   # 训练集特征
    train_labels = mnist_data.train.labels # 训练集标签
    valid_data = mnist_data.validation.images   # 验证集特征
    valid_labels = mnist_data.validation.labels # 验证集标签
    test_data = mnist_data.test.images    # 测试集特征
    test_labels = mnist_data.test.labels  # 测试集标签

在上述示例中，我们首先导入`mnist.read_data_sets`函数，并调用该函数来加载MNIST数据集。我们将`train_dir`参数设置为`'mnist_data'`，表示训练集将被下载或从指定目录加载。 然后，我们可以通过访问返回的`mnist_data`对象的属性来获取特征和标签，例如`train_data`、`train_labels`等。 `read_data_sets`函数简化了MNIST数据集的加载和预处理过程，使我们可以更加方便地使用MNIST数据集进行模型的训练和测试。同时，它还可以自动将数据集下载到本地，并提供灵活的参数选项，以满足不同需求。