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我有一个来自 MNIST 数据集的 pkl 文件,它由手写数字图像组成。

我想看看这些数字图像中的每一个,所以我需要解压缩 pkl 文件,但我不知道如何解压。

有没有办法解压/解压缩 pkl 文件?

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4 回答 4

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一般来说

pkl实际上,您的文件是一个序列化pickle文件,这意味着它已使用 Python 的pickle模块转储。

要取消腌制数据,您可以:

import pickle


with open('serialized.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

对于 MNIST 数据集

gzip仅当文件被压缩时才需要注意:

import gzip
import pickle


with gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') as f:
    train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f)

其中每组可以进一步划分(即对于训练集):

train_x, train_y = train_set

这些将是您的集合的输入(数字)和输出(标签)。

如果要显示数字:

import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt


plt.imshow(train_x[0].reshape((28, 28)), cmap=cm.Greys_r)
plt.show()

mnist_digit

另一种选择是查看原始数据:

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

但这会更难,因为您需要创建一个程序来读取这些文件中的二进制数据。所以我建议你使用 Python,并使用pickle. 如您所见,这非常容易。;-)

于 2014-08-01T11:22:08.223 回答
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方便的单线

pkl() (
  python -c 'import pickle,sys;d=pickle.load(open(sys.argv[1],"rb"));print(d)' "$1"
)
pkl my.pkl

__str__将为腌制的对象打印。

可视化对象的一般问题当然是未定义的,因此如果__str__还不够,您将需要自定义脚本。

于 2016-12-08T11:01:37.303 回答
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如果您想使用原始 MNIST 文件,可以使用以下方法对它们进行反序列化。

如果您尚未下载文件,请先在终端中运行以下命令:

wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

然后将以下内容另存为deserialize.py并运行它。

import numpy as np
import gzip

IMG_DIM = 28

def decode_image_file(fname):
    result = []
    n_bytes_per_img = IMG_DIM*IMG_DIM

    with gzip.open(fname, 'rb') as f:
        bytes_ = f.read()
        data = bytes_[16:]

        if len(data) % n_bytes_per_img != 0:
            raise Exception('Something wrong with the file')

        result = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8).reshape(
            len(bytes_)//n_bytes_per_img, n_bytes_per_img)

    return result

def decode_label_file(fname):
    result = []

    with gzip.open(fname, 'rb') as f:
        bytes_ = f.read()
        data = bytes_[8:]

        result = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8)

    return result

train_images = decode_image_file('train-images-idx3-ubyte.gz')
train_labels = decode_label_file('train-labels-idx1-ubyte.gz')

test_images = decode_image_file('t10k-images-idx3-ubyte.gz')
test_labels = decode_label_file('t10k-labels-idx1-ubyte.gz')

该脚本不会像在腌制文件中那样标准化像素值。要做到这一点,你所要做的就是

train_images = train_images/255
test_images = test_images/255
于 2018-11-23T14:06:29.223 回答
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需要使用pickle(和gzip,如果文件被压缩)模块

注意:这些已经在标准 Python 库中。无需安装任何新东西

于 2019-09-10T15:20:18.500 回答