你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

包含手写数字的 MNIST 数据库

包含手写数字的 MNIST 数据库有一个 60,000 示例的训练集，还有一个 10,000 示例的测试集。 这些数字已在大小方面规范化，在固定大小的图像中居中。

注意

Microsoft 按“原样”提供 Azure 开放数据集。 Microsoft 对数据集的使用不提供任何担保（明示或暗示）、保证或条件。 在当地法律允许的范围内，Microsoft 对使用数据集而导致的任何损害或损失不承担任何责任，包括直接、必然、特殊、间接、偶发或惩罚性损害或损失。

此数据集是根据 Microsoft 接收源数据的原始条款提供的。 数据集可能包含来自 Microsoft 的数据。

此数据集来源于 MNIST 手写数字数据库。 它是美国国家标准与技术研究所发布的大型 NIST 手写体及字符数据库的子集。

存储位置

• Blob 帐户：azureopendatastorage
• 容器名：mnist

在容器中可直接使用以下四个文件：

• train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422 字节）
• train-labels-idx1-ubyte.gz：训练集标签（28881 字节）
• t10k-images-idx3-ubyte.gz：测试集图像（1648877 字节）
• t10k-labels-idx1-ubyte.gz：测试集标签（4542 字节）

数据访问

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

使用 Azure 机器学习表格数据集将 MNIST 加载到数据帧中。

有关 Azure 机器学习数据集的详细信息，请参阅创建 Azure 机器学习数据集。

获取数据帧的完整数据集

from azureml.opendatasets import MNIST

mnist = MNIST.get_tabular_dataset()
mnist_df = mnist.to_pandas_dataframe()
mnist_df.info()

获取训练和测试数据帧

mnist_train = MNIST.get_tabular_dataset(dataset_filter='train')
mnist_train_df = mnist_train.to_pandas_dataframe()
X_train = mnist_train_df.drop("label", axis=1).astype(int).values/255.0
y_train = mnist_train_df.filter(items=["label"]).astype(int).values

mnist_test = MNIST.get_tabular_dataset(dataset_filter='test')
mnist_test_df = mnist_test.to_pandas_dataframe()
X_test = mnist_test_df.drop("label", axis=1).astype(int).values/255.0
y_test = mnist_test_df.filter(items=["label"]).astype(int).values

绘制一些数字图像

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# now let's show some randomly chosen images from the traininng set.
count = 0
sample_size = 30
plt.figure(figsize=(16, 6))
for i in np.random.permutation(X_train.shape[0])[:sample_size]:
    count = count + 1
    plt.subplot(1, sample_size, count)
    plt.axhline('')
    plt.axvline('')
    plt.text(x=10, y=-10, s=y_train[i], fontsize=18)
    plt.imshow(X_train[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.Greys)
plt.show()

下载或装载 MNIST 原始文件 Azure 机器学习文件数据集。

这仅适用于基于 Linux 的计算。 有关 Azure 机器学习数据集的详细信息，请参阅创建 Azure 机器学习数据集。

mnist_file = MNIST.get_file_dataset()
mnist_file

mnist_file.to_path()

将文件下载到本地存储

import os
import tempfile

data_folder = tempfile.mkdtemp()
data_paths = mnist_file.download(data_folder, overwrite=True)
data_paths

装载文件。 训练作业将在远程计算上运行时非常有用。

import gzip
import struct
import pandas as pd
import numpy as np

# load compressed MNIST gz files and return pandas dataframe of numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        gz.read(4)
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return pd.DataFrame(res)

import sys
mount_point = tempfile.mkdtemp()
print(mount_point)
print(os.path.exists(mount_point))

if sys.platform == 'linux':
  print("start mounting....")
  with mnist_file.mount(mount_point):
    print("list dir...")
    print(os.listdir(mount_point))
    print("get the dataframe info of mounted data...")
    train_images_df = load_data(next(path for path in data_paths if path.endswith("train-images-idx3-ubyte.gz")))
    print(train_images_df.info())

azure-storage

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import urllib.request
import os

data_folder = os.path.join(os.getcwd(), 'data')
os.makedirs(data_folder, exist_ok=True)

urllib.request.urlretrieve('https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz',
                           filename=os.path.join(data_folder, 'train-images.gz'))
urllib.request.urlretrieve('https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz',
                           filename=os.path.join(data_folder, 'train-labels.gz'))
urllib.request.urlretrieve('https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
                           filename=os.path.join(data_folder, 'test-images.gz'))
urllib.request.urlretrieve('https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
                           filename=os.path.join(data_folder, 'test-labels.gz'))

import gzip
import struct

# load compressed MNIST gz files and return numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        struct.unpack('I', gz.read(4))
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return res

# note we also shrink the intensity values (X) from 0-255 to 0-1. This helps the model converge faster.
X_train = load_data(os.path.join(
    data_folder, 'train-images.gz'), False) / 255.0
X_test = load_data(os.path.join(data_folder, 'test-images.gz'), False) / 255.0
y_train = load_data(os.path.join(
    data_folder, 'train-labels.gz'), True).reshape(-1)
y_test = load_data(os.path.join(
    data_folder, 'test-labels.gz'), True).reshape(-1)

# now let's show some randomly chosen images from the traininng set.
count = 0
sample_size = 30
plt.figure(figsize=(16, 6))
for i in np.random.permutation(X_train.shape[0])[:sample_size]:
    count = count + 1
    plt.subplot(1, sample_size, count)
    plt.axhline('')
    plt.axvline('')
    plt.text(x=10, y=-10, s=y_train[i], fontsize=18)
    plt.imshow(X_train[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.Greys)
plt.show()

Azure Databricks

azureml-opendatasets

使用 Azure 机器学习表格数据集将 MNIST 加载到数据帧中。

有关 Azure 机器学习数据集的详细信息，请参阅创建 Azure 机器学习数据集。

获取数据帧的完整数据集

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import MNIST

mnist = MNIST.get_tabular_dataset()
mnist_df = mnist.to_spark_dataframe()

display(mnist_df.limit(5))

下载或装载 MNIST 原始文件 Azure 机器学习文件数据集。

这仅适用于基于 Linux 的计算。 有关 Azure 机器学习数据集的详细信息，请参阅创建 Azure 机器学习数据集。

mnist_file = MNIST.get_file_dataset()
mnist_file

mnist_file.to_path()

将文件下载到本地存储

import os
import tempfile

mount_point = tempfile.mkdtemp()
mnist_file.download(mount_point, overwrite=True)

装载文件。 训练作业将在远程计算上运行时非常有用。

import gzip
import struct
import pandas as pd
import numpy as np

# load compressed MNIST gz files and return numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        gz.read(4)
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return pd.DataFrame(res)

import sys
mount_point = tempfile.mkdtemp()
print(mount_point)
print(os.path.exists(mount_point))
print(os.listdir(mount_point))

if sys.platform == 'linux':
  print("start mounting....")
  with mnist_file.mount(mount_point):
    print(context.mount_point )
    print(os.listdir(mount_point))  
    train_images_df = load_data(os.path.join(mount_point, 'train-images-idx3-ubyte.gz'))
    print(train_images_df.info())

azure-storage

没有适用于此平台/包组合的示例。

后续步骤

查看开放数据集目录中的其余数据集。