TensorFlowでのmnistデータセットの操作と可視化
3396 ワード
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataまず、データセットをインターネットでダウンロードする必要があります.
mnsit = input_data.read_data_sets(train_dir='./MNIST_DATA', one_hot=True)
# MNIST_DATA， ， mnist トレーニングセットとテストセットの区分:
X_train, y_train = mnist.train.images, mnist.train.labels
# X_train numpy ，(55000, 784)
X_test, y_test = mnist.test.images, mnist.test.labels
# (10000, 784)
X_valid, y_valid = mnist.valid.images, mnist.valid.labels
# (5000, 784)もちろん反復形式で一定batch_sizeデータの読み出し:
mnist.train.next_batch(100)>> X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(100)
>> X_batch.shape
(100, 784)
>> y_batch.shape
(100, 10) # one hot 1.可視化
# images：9*(28*28) numpy.ndarray
# y_
def plot_mnist_3_3(images, y_, y=None):
assert images.shape[0] == len(y_)
fig, axes = plt.subplots(3, 3)
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(images[i].reshape(image_shp), cmap='binary')
if y is None:
xlabel = 'True: {}'.format(y_[i])
else:
xlabel = 'True: {0}, Pred: {1}'.format(y_[i], y[i])
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()