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oikakerublogの日記

知識ゼロから色々しらべてみた話し

Python 手書き文字mnistデータを触ってみる

◆mnistデータを用意

・トレーニングデータが60000(画像&ラベル)、テストデータが10000(画像&ラベル)

・ゼロから分かるディープラーニングgithubからダウンロード

f:id:oikakerublog:20170429153550p:plain

 

◆ 内容

t_train, t_train, x_test, t_test

 

◆さわりはじめ

(1)とりあえず”dataset.mnist”モジュールから”load_mnist”をインポート

import sys, os
sys.path.append(os.pardir) 
from dataset.mnist import load_mnist

(2)定義する

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

(3)テストデータの形状を確認

print(x_train.shape)

print(x_test.shape)

=>

(60000, 784)

(10000, 784)

 

◆”load_mnist”

・load_mnist(トレーニング画像, ラベル),(テスト画像, ラベル)の形式でmnistデータを返す。

・load_mnist(normalize=False, flatten=True, one_hot_label=Fals)のように引数設定。

 

◆画像の表示・・・PIL:python image libraryモジュールを使う
from PIL import Image

 

 

☞  ”トレーニング”の15番目を見てみる

print(x_train[15])  # mnistデータの”x_train”の15番目を表示 

f:id:oikakerublog:20170429195751p:plain

f:id:oikakerublog:20170429194243p:plain

 ※28x28になっていない、8ビット

 

# ”トレーニングデータラベル”の1番目を見てみる

print(t_train[15])

=>

7  #「7」とのこと

 

☞  28x28にする

image = x_train[15].reshape(28,28) #"reshape"で形を整える
print(image)

f:id:oikakerublog:20170429201203p:plain

  ※28x28になっているけどjupyternotebookで改行

 

☞ ゼロから学ぶDLの関数を使う

# 関数を定義
def img_show(img):
  pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
  pil_img.show()

f:id:oikakerublog:20170429212140p:plain

f:id:oikakerublog:20170429212314p:plain

 

☞ とりあえず作業痕跡。。

(1)その1

 

f:id:oikakerublog:20170430192034p:plain

(2)その2

f:id:oikakerublog:20170430192238p:plain

◆触れたこと

☞ scikit-learn (サイキット・ラーン) ・・・機械学習ライブラリ

from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.datasets import fetch_mldata

 

 fetch_mldata()・・・scikit-learnの関数、webからmnistデータをもってくる。

例)
mnist = fetch_mldata('MNIST original')

shuffle / random_state=**

split

could not read bytes

 ・中途半端なデータが残っているせいか。scikit_learn_data/mldataのフォルダごと削除して再度やり直し。

◆参考

Pythonマニュアル

https://docs.python.jp/3/tutorial/index.html

☞ scikit-learn

http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

☞ 参考

http://tawara.hatenablog.com/entry/2016/11/06/DeepLearningFromZero-04

https://openbook4.me/sections/1452

 

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