파이썬 mnist 예제

클래스와 함수를 가져온 다음 이전 CNN 예제와 동일한 데이터를 로드하고 준비합니다. 이 튜토리얼은 예를 통해, TensorFlow에 쉽게 다이빙을 위해 설계되었습니다. 가독성을 위해 TF v1 및 v2 모두에 대해 설명이 포함된 노트북과 소스 코드가 모두 포함되어 있습니다. 다른 숫자처럼 보이는 숫자나 잘못 또는 잘못 그려진 숫자 등 보다 복잡한 이미지로 네트워크를 테스트하여 요금이 얼마나 좋은지 확인할 수 있습니다. 이제 그래프를 실행하기 위한 세션을 초기화할 준비가 되었습니다. 이 세션에서는 교육 예제를 사용하여 네트워크에 공급하고 교육을 받은 후 동일한 그래프에 새 테스트 예제를 사용하여 모델의 정확도를 결정합니다. 파일에 다음 코드 줄 추가: MNIST 데이터 집합을 다운로드하고 로드하는 것이 mnist.load_data() 함수를 호출하는 것만큼 쉽다는 것을 알 수 있습니다. 위의 예제를 실행하면 아래 이미지가 표시됩니다. 이봐, 당신은 데이터 집합을 읽을 수있는 mnist하는 방법을 말해 주세요 수 있습니다, 나는 지금 내 이미지 스토가 읽을 수 img_pred = cv2.imread (“C:/ProgramData/anaconda3/mycode/PythonApplication2/PythonApplication2/1.png”, 0) #print (img_pred)를 원하는 CSV 형식으로 다운로드했습니다. 데이터 세트의 이미지 크기가 28 x 28입니다. 그들은 csv 데이터 파일 mnist_train.csv 및 mnist_test.csv에 저장됩니다. API가 변경된 것 같습니다.

나는 그것에 잠수하고 예제를 수정합니다. 그러나 픽셀 크기는 항상 1이기 때문에 실제로 는 무엇을합니까? 나는 기사가 “CNN 교육사용에 적합할 수 있도록 모양을 변경”한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 MNIST를 사용하는 다른 많은 예제는 이 작업을 수행하지 않습니다. 데이터를 읽을 때, 우리는 이미지의 레이블 (예 : “3”)을 나타내는 하나의 핫 인코딩을 사용하고 있습니다. One 핫 인코딩은 이진 값의 벡터를 사용하여 숫자 또는 범주값을 나타냅니다. 레이블은 숫자 0-9에 대한 레이블이므로 벡터에는 가능한 각 숫자에 대해 하나씩 10개의 값이 포함됩니다. 이러한 값 중 하나는 벡터의 해당 인덱스에서 숫자를 나타내기 위해 1로 설정되고 나머지는 0으로 설정됩니다. 예를 들어, 숫자 3은 벡터 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]를 사용하여 표현된다. 인덱스 3의 값이 1로 저장되므로 벡터는 숫자 3을 나타냅니다.

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