MNISTの最近のブログ記事

tensorflow 2.10 環境で、tensoflow MNIST を学び直していて、
MNIST データのダウンロードで困ったので、メモしておきました。

1.『TensorFlowで学ぶディープラーニング 中井悦司著』(マイナビ出版) を再度紐解いて、機械学習の基本を学び直ししようとしたら、
Tensorflow での記述だったので、tensorflow2 環境下でも出来るようにメモしました。

機械学習に関して、色々な書籍があるけど、この本が一番基本が判りやすいので、おんちゃんは、お勧めです。
Keras で書けば、超簡単ですが、中で、なにをしているのかよく判らないと感じる人には、お勧めです。
但し、難点が、サンプルコードが、Tensorflow である点です。但し、少し修正すれば、Tensorflow 2 でも同じように、動かせます。

keras.datasets.mnist が使えるようなので、こちらを使います。

環境
 Windows11
 tensorflow-gpu 2.10

import tensorflow.compat.v1 as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical tf.disable_v2_behavior() def mnist_data_my(images, labels): fl=images.shape[1]*images.shape[2] img = images.reshape([-1, fl]) lvl = to_categorical(labels) return img,lvl #mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() print(x_train.shape) print(y_train.shape) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 x_train,y_train = mnist_data_my(x_train,y_train) x_test,y_test = mnist_data_my(x_test,y_test) print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape)