mnist 다운로드

MNIST 데이터 집합은 이미지 분류에 사용되는 가장 일반적인 데이터 집합 중 하나이며 다양한 소스에서 액세스할 수 있습니다. 사실, 텐서플로우와 케라스조차도 MNIST 데이터 세트를 API에서 직접 가져오고 다운로드할 수 있습니다. 따라서 Keras API에서 텐서 플로우 및 MNIST 데이터 집합을 가져오는 다음 두 줄로 시작합니다. [1] KataKoda, https://www.katacoda.com/basiafusinska/courses/tensorflow-getting-started/tensorflow-mnist-beginner n_digit_mnist.py 인수 옵션을 참조 하 고 새 데이터 집합을 직접 구성 합니다. 숫자 도메인 간격이 있는 4자리 MNIST의 예: 아무 일도 발생하지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. MNIST 데이터 집합은 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 공개적으로 사용할 수 있으며 다음과 같은 네 부분으로 구성됩니다: – 교육 세트 이미지: 기차 이미지-idx3-ubyte.gz(9.9 MB, 47MB 압축 해제 및 60,000개 샘플) – 트레이닝 세트 라벨: 기차 라벨-idx1-ubyte.gz(29KB, 60KB 압축 해제 및 60,000개의 레이블) – 테스트 세트 이미지: t10k-images-idx3-ubyte.gz(1.6MB, 7.8 MB, 압축 해제 및 10,000 개의 샘플) – 테스트 세트 라벨 : t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5 KB, 10 KB 압축 해제 및 10,000 레이블)는 원래 MNIST를 다운로드합니다. 공식 MNIST 웹 사이트에서 데이터 세트및 데이터 / 폴더의 파일 압축을 해제 : 브라우저가 당신에게 말하지 않고 이러한 파일의 압축을 해제 할 수 있습니다 유의하시기 바랍니다. 다운로드한 파일의 크기가 위보다 큰 경우 브라우저에서 압축해제된 것입니다. .gz 확장을 제거하기 위해 이름을 바꾸기만 하면 됩니다. 어떤 사람들은 나에게 “내 응용 프로그램은 이미지 파일을 열 수 없습니다”라고 물었다. 이 파일은 표준 이미지 형식이 아닙니다. 당신은 그들을 읽을 자신의 (매우 간단한) 프로그램을 작성해야합니다.

파일 형식은 이 페이지의 맨 아래에 설명되어 있습니다. MNIST 데이터베이스는 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist_2_instance, mnist_2_number, mnist_3_instance, mnist_3_number 네 가지 표준 n자리 MNIST 데이터 집합이 준비되어 있습니다. 사용자 지정 빌드 데이터 집합과 달리 미리 계산된 임의 배열에서 결정적으로 생성됩니다. 이러한 데이터 집합은 모델 성능을 벤치마킹하는 데 적합합니다. 아래에서MNIST 학습 데이터를 로드합니다. 다운로드=False를 지정하지 않는 한 데이터를 다운로드하고 준비합니다. 데이터가 준비되면 후속 로드 호출은 준비된 데이터를 다시 사용합니다. data_dir= (기본값 ~ / tensorflow_datasets /)를 지정하여 데이터가 저장 / 로드되는 위치를 사용자 정의 할 수 있습니다. 2자리 인스턴스 갭 데이터 집합의 무작위 표본 20개, 학습에서 10개, 테스트 분할에서 10개의 무작위 샘플을 시각화 하위 폴더(예: 데이터/dataset_mnist_2_instance/시각화)에서 추출합니다. TensorFlow 데이터 집합은 TensorFlow에서 사용할 준비가 된 데이터 집합의 컬렉션을 제공합니다. 데이터를 다운로드 및 준비하고 tf.dataset을 생성합니다.

MNIST 예제는 네 개의 파일에서 다운로드 할 수 있습니다 : 구글 / N – 숫자 – mnist에서 새로운 릴리스의 알림을 원하십니까? 1) Y. LeCun의 웹 사이트에서 MNIST 파일을 다운로드 MNIST 세트의 숫자 이미지는 원래 선택및 경계 상자 정규화 및 센터를 사용하여 크리스 버지스와 코린나 코르테스에 의해 실험되었다. 이 페이지에 제공된 Yann LeCun의 버전은 더 큰 창 에서 질량 중심을 중심으로 사용합니다. Keras API에서 데이터 집합을 사용하려면 4dims numpy 배열이 필요합니다. 그러나 위에서 볼 수 있듯이 배열은 3-dims입니다. 또한 신경망 모델에서 항상 요구되는 대로 데이터를 정규화해야 합니다. RGB 코드를 255(최소 RGB 코드를 뺀 최대 RGB 코드)로 나누어 이를 달성할 수 있습니다. 이 작업은 다음 코드로 수행할 수 있습니다. 데이터 포인트당 더 많은 숫자를 추가하면 데이터 집합에 대한 클래스 수를 기하급수적으로 늘릴 수 있습니다.