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

Question

我正在分析这个DCGAN。当我从tensorflow.examples.tutorials.mnist中使用tensorflow.examples.tutorials.mnist时，如第144行中所示

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

我取得了相当好的结果：

不过，当我使用来自mnist的keras.datasets和144行时，如下所示：

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

我得到了可怕的坏结果：

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tensorflow.examples.tutorials.mnist有什么区别呢？为什么产生的图像如此不同？我keras.datasets.mnist怎么了？

Answer 1

很可能tensorflow.examples.tutorials.mnist中的图像已经被标准化为0，1，因此您获得了更好的结果。然而，Keras中的MNIST数据集中的值在0,255范围内，您需要将它们规范化(当然，如果需要的话)。试试这个：

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