吴恩达课程作业中的lr_utils下载

如果不是在coursera上运行ipynb而是直接把代码放到本地运行的话，会发现很多问题，主要是因为coursera上初了那个ipynb文件以外还有很多其他的依赖的文件，比如说lr_utils.py,
直接运行的时候：

lr_utils.py是吴恩达给定的一个文件，不是python中自带的一个module，所以是不能通过pip命令安装的

这个把lr_utils.py分享给大家，大家放到自己的代码的同一目录下就可以了
代码如下，直接复制粘贴重也可以命名：

import numpy as np
import h5py
    
    
def load_dataset():
    train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")
    train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:]) # your train set features
    train_set_y_orig = np.array(train_dataset["train_set_y"][:]) # your train set labels

    test_dataset = h5py.File('datasets/test_catvnoncat.h5', "r")
    test_set_x_orig = np.array(test_dataset["test_set_x"][:]) # your test set features
    test_set_y_orig = np.array(test_dataset["test_set_y"][:]) # your test set labels

    classes = np.array(test_dataset["list_classes"][:]) # the list of classes
    
    train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))
    test_set_y_orig = test_set_y_orig.reshape((1, test_set_y_orig.shape[0]))
    
    return train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, classes