MNSIT(手書き数字のデータセット)のデータをダウンロードし確認する方法

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カテゴリ：MNIST
Python バージョン：Python2.7
Tensorflowバージョン：Tnsorflow 1.0
OSバージョン：Ubuntu 16.04.2


はじめに


MNSIT(手書き数字のデータセット)は初心者向けに提供されている手書きイメージのデータです。0から9までの様々な手書き数字のイメージが大量に提供されています。
ダウンロードして何個準備されているか確認する手順を紹介します。

手順


(1)ダウンロード
Pythonインタープリタ上から以下を実行します。 


from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)



Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz


(2)個数をカウントする
個数をカウントします。 


mnist.train.images.shape

(55000, 784)


トレーニングデータが総数55000個あることが分かります。


(3)n番目のトレーニングデータを確認

以下は100番目のデータを確認するコマンドです。 


mnist.train.images[100]


(4)トレーニングデータに対する正解

トレーニングデータに対する正解を表示します。55000個の回答が0〜9で入っています。 

mnist.train.labels.shape

(55000, 10)


(5)n番目のトレーニングデータに対する正解

n番目のトレーニングデータに対する正解を表示します。
以下の例では 5 番目のトレーニングデータの答えが 8 であることが分かります。 

mnist.train.labels[5]

array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.])



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