如何从TensorFlow官方库导入EMNIST Letters手写字母数据集？

首先确认已安装官方tensorflow-datasets依赖，未安装可执行以下命令：
pip install tensorflow-datasets

两种常用加载方式 #

1. 加载为TensorFlow原生Dataset格式（推荐适配TF训练流程） #

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# 加载训练集、测试集，同时返回数据集元信息
ds_train, ds_info = tfds.load(
    name="emnist/letters",
    split="train",
    shuffle_files=True,
    as_supervised=True,
    with_info=True
)
ds_test = tfds.load(
    name="emnist/letters",
    split="test",
    shuffle_files=False,
    as_supervised=True
)

参数说明：

• name="emnist/letters"指定加载Letters类别子数据集，完全匹配官方数据集目录的对应分类
• as_supervised=True会返回(图像, 标签)的二元组结构，符合常规训练使用习惯
• with_info=True返回的ds_info包含类别数、样本量等元数据，无需相关信息可删除该参数

2. 加载为numpy数组（和第三方库返回格式一致） #

如果你需要和之前extra_keras_datasets返回的(x_train, y_train), (x_test, y_test)格式完全一致的numpy数组，可以用以下写法：

import tensorflow_datasets as tfds

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tfds.as_numpy(
    tfds.load(
        name="emnist/letters",
        split=["train", "test"],
        batch_size=-1,
        as_supervised=True
    )
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nikhil R