tensorflow - keras.datasets.mnist 和 tensorflow.examples.tutorials.mnist 有什么区别？

Question

我正在分析这个 DCGAN。当我使用input_datafromtensorflow.examples.tutorials.mnist时，如第 144 行所示：

self.x_train = input_data.read_data_sets("mnist",\
        one_hot=True).train.images

我获得了相当好的结果： 虽然当我使用mnistfromkeras.datasets并且第 144 行看起来像这样：

(xtr, ytr), (xte, yte) = mnist.load_data();
    self.x_train = xtr

我得到了非常糟糕的结果： 我手动检查了两个数据集中的一些图像，它们非常相似。

那么keras.datasets.mnist和 和有什么不一样tensorflow.examples.tutorials.mnist？为什么生成的图像如此不同？我在做什么错keras.datasets.mnist？

Answer 1

很可能其中的图像tensorflow.examples.tutorials.mnist已被归一化到 [0, 1] 范围内，因此您可以获得更好的结果。然而，Keras 中 MNIST 数据集中的值在 [0, 255] 范围内，您应该对它们进行规范化（当然，如果需要）。尝试这个：

(xtr, ytr), (xte, yte) = mnist.load_data()
xtr = xtr.astype('float32') / 255.0
xte = xte.astype('float32') / 255.0