Python 如何将Tensorflow数据集转换为Numpy数组？

我对Tensorflow数据集感兴趣，但我想使用

numpy

操作它。是否可以将此

预取数据集

转换为数组

import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np

dataset = tfds.load('mnist')

---

由于您没有将

拆分

或

指定为受监督的

，

tfds

将返回一个字典，其中包含

训练

和

测试

集。由于

as\u supervised

默认为

False

，因此

图像

和

标签

也将在字典中分开。这就是它的样子：

{'test': <PrefetchDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, 
    types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>,
 'train': <PrefetchDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, 
    types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>}

您可能希望将

设置为\u supervised=True

，这将返回

元组

，而不是

图像

和

标签

的字典

[<PrefetchDataset shapes: ((28, 28, 1), ()), types: (tf.uint8, tf.int64)>]

证明：

X_train.shape

---

由于您没有将

拆分

或

指定为受监督的

，

tfds

将返回一个字典，其中包含

训练

和

测试

集。由于

as\u supervised

默认为

False

，因此

图像

和

标签

也将在字典中分开。这就是它的样子：

{'test': <PrefetchDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, 
    types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>,
 'train': <PrefetchDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, 
    types: {image: tf.uint8, label: tf.int64}>}

您可能希望将

设置为\u supervised=True

，这将返回

元组

，而不是

图像

和

标签

的字典

[<PrefetchDataset shapes: ((28, 28, 1), ()), types: (tf.uint8, tf.int64)>]

证明：

X_train.shape