Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Мода DataSet Mnist – это более сложная замена для старого набора данных Mnist. DataSet Mnist – очень популярный набор данных в мире машинного обучения. Он часто используется в сравнительном анализе алгоритмов машинного обучения.
Мнист содержит коллекцию 70 000, 28 х 28 Изображения рукописных цифр от От 0 до 9. Часто используется для решения проблемы распознавания почерков.
Этот набор данных содержит 70 000 Небольшая площадь 28 × 28 пикселей оттенков серогосетки предметов 10 видов одежды, таких как обувь, футболки, платья и многое другое.
Различные этикетки класса в этом наборе данных следующие:
- 0: футболка/верх
- 1: брюк
- 2: Пуловер
- 3: платье
- 4: пальто
- 5: Сандал
- 6: рубашка
- 7: кроссовки
- 8: сумка
- 9: ботинок лодыжки
В этом уроке мы будем использовать KERAS, чтобы загрузить набор данных Mnist моды, а затем построить его с помощью MATPLOTLIB.
Импорт моды Mnist DataSet из KERAS
Давайте начнем, импортируя набор данных из KERAS. Используйте следующие строки кода, чтобы сделать это:
from keras.datasets import fashion_mnist # get training and testing vectors (trainX, trainy), (testX, testy) = fashion_mnist.load_data()
После загрузки набора данных мы можем распечатать форму тренировочных и тестирующих векторов.
print('X_train: ' + str(train_X.shape))
print('Y_train: ' + str(train_y.shape))
print('X_test: ' + str(test_X.shape))
print('Y_test: ' + str(test_y.shape))
Выход:
X_train: (60000, 28, 28) Y_train: (60000,) X_test: (10000, 28, 28) Y_test: (10000,)
Мы видим это из общего количества 70 000 изображений, 60 000 являются частью учебного набора и оставшиеся 10 000 являются частью набора тестирования.
Теперь давайте узнаем, как построить модный набор данных Mnist.
Построение моды Mnist DataSet
Чтобы построить набор данных, мы собираемся использовать MATPLOTLIB.
Сначала мы импортируем библиотеку, а затем использую ее для построения 9 изображений из учебного набора.
from matplotlib import pyplot
for i in range(4):
pyplot.subplot(330 + 1 + i)
pyplot.imshow(train_X[i+100], cmap=pyplot.get_cmap('gray'))
pyplot.show()
Полный код
Полный код для импорта и построения моды Mnist DataSet приведен ниже:
from keras.datasets import fashion_mnist
from matplotlib import pyplot
# get training and testing vectors
(trainX, trainy), (testX, testy) = fashion_mnist.load_data()
#printing the shapes of vectors
print('X_train: ' + str(train_X.shape))
print('Y_train: ' + str(train_y.shape))
print('X_test: ' + str(test_X.shape))
print('Y_test: ' + str(test_y.shape))
#plotting
for i in range(4):
pyplot.subplot(330 + 1 + i)
pyplot.imshow(train_X[i+100], cmap=pyplot.get_cmap('gray'))
pyplot.show()
Выход:
Заключение
Этот учебник был о Импорт и построение Модный набор данных Mnist. Этот набор данных является более сложной версией существующего набора данных Mnist.
После импорта набора данных вы можете создать свертку нейронных сетей и обучить сеть в этом наборе данных для распознавания этих 10 предметов одежды на изображении. Чтобы узнать, как импортировать и построить DataSet Mnist, обратитесь к этому руководство.