加载 EMNIST-letters 数据集

Question

我一直在尝试寻找一种方法来加载 EMNIST-letters 数据集，但没有取得太大成功。我在结构中发现了一些有趣的东西，无法理解正在发生的事情。这就是我的意思：

我下载了 .mat 格式 in here

我可以使用

加载数据

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('letter_data.mat') # renamed for conveniance

这是一本字典，关键字如下：

dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'dataset'])

唯一感兴趣的关键是数据集，我无法从中收集数据。打印它的形状给这个：

>>>print(mat['dataset'].shape)
(1, 1)

我越挖越深，找到了一个看起来有点像真实数据集的形状，并发现了这个：

>>>print(mat['dataset'][0][0][0][0][0][0].shape)
(124800, 784)

这正是我想要的，但我找不到标签和测试数据，我尝试了很多东西但似乎无法理解这个数据集的结构。

如果有人能告诉我这是怎么回事，我将不胜感激

Answer 1

由于数据集的结构方式，可以使用 mat['dataset'][0][0][0][0][0][0] 访问图像数组，使用 mat['dataset'][0][0][0][0][0][1] 访问标签数组。例如，print(mat['dataset'][0][0][0][0][0][0][0]) 将打印出第一张图像的像素值，而 print(mat['dataset'][0][0][0][0][0][1][0]) 将打印出第一张图像的标签。

对于较少...复杂的数据集，我实际上建议使用 Kaggle 上的 EMNIST 数据集的 CSV 版本：https://www.kaggle.com/crawford/emnist，其中每一行都是一个单独的图像，有 785 列，其中第一列 = class_label，之后的每一列代表一个像素值（28 x 28 图像总共 784 个）。

Answer 2

@Josh Payne 的回答是正确的，但我会针对那些想要使用 .mat 文件并强调典型数据拆分的人对其进行扩展。

数据本身已经被分成训练和测试集。以下是我访问数据的方式：

    from scipy import io as sio
    mat = sio.loadmat('emnist-letters.mat')
    data = mat['dataset']

    X_train = data['train'][0,0]['images'][0,0]
    y_train = data['train'][0,0]['labels'][0,0]
    X_test = data['test'][0,0]['images'][0,0]
    y_test = data['test'][0,0]['labels'][0,0]

有一个额外的字段'writers'（例如data['train'][0,0]['writers'][0,0]）来区分原始示例编写器。最后，还有另一个字段 data['mapping']，但我不确定它将数字映射到什么。

此外，在第 II 节 D 中，EMNIST paper 指出 "the last portion of the training set, equal in size to the testing set, is set aside as a validation set"。奇怪的是，.mat 文件 training/testing 大小与 Table II 中列出的数字不匹配，但它确实匹配图 2 中的大小

    val_start = X_train.shape[0] - X_test.shape[0]
    X_val = X_train[val_start:X_train.shape[0],:]
    y_val = y_train[val_start:X_train.shape[0]]
    X_train = X_train[0:val_start,:]
    y_train = y_train[0:val_start]

如果您不需要验证集，可以将这些样本留在训练集中。

此外，如果您想将数据重塑为 2D、28x28 大小的图像而不是 1D 784 数组，为了获得正确的图像方向，您需要使用 Fortran 排序进行 numpy 重塑（Matlab 使用列-主要排序，就像 Fortran。reference)。例如-

    X_train = X_train.reshape( (X_train.shape[0], 28, 28), order='F')

Answer 3

我建议从 Yann LeCun 网站下载 'Binary format as the original MNIST dataset'。

解压下载的文件然后用Python:

import idx2numpy

X_train = idx2numpy.convert_from_file('./emnist-letters-train-images-idx3-ubyte')
y_train = idx2numpy.convert_from_file('./emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte')

X_test = idx2numpy.convert_from_file('./emnist-letters-test-images-idx3-ubyte')
y_test = idx2numpy.convert_from_file('./emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte')

Answer 4

另一种解决方案是使用 EMNIST python 包。（详情请见 https://pypi.org/project/emnist/）

这让您可以在您的环境中 pip install emnist 然后导入数据集（当您第一次运行该程序时它们将下载）。

网站示例：

  >>> from emnist import extract_training_samples
  >>> images, labels = extract_training_samples('digits')
  >>> images.shape
  (240000, 28, 28)
  >>> labels.shape
  (240000,)

您还可以列出数据集

 >>> from emnist import list_datasets
  >>> list_datasets()
  ['balanced', 'byclass', 'bymerge', 'digits', 'letters', 'mnist']

并用您的选择替换第一个示例中的 'digits'。

这为您提供了 numpy 数组中的所有数据，我发现这些数据很容易处理。

加载 EMNIST-letters 数据集

loading EMNIST-letters dataset

python

numpy

scipy

python-3.x

mnist