mnist dataset 다운로드

TensorFlow 데이터 집합은 TensorFlow에서 사용할 준비가 된 데이터 집합의 컬렉션을 제공합니다. 데이터를 다운로드 및 준비하고 tf.dataset을 생성합니다. 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. 원래 MNIST 데이터 집합에는 많은 필기 숫자가 포함되어 있습니다. AI/ML/데이터 과학 커뮤니티의 구성원은 이 데이터 집합을 좋아하며 이를 벤치마크로 사용하여 알고리즘을 검증합니다. 사실, MNIST는 종종 연구원이 시도하는 첫 번째 데이터 집합입니다.

“MNIST에서 작동하지 않으면 전혀 작동하지 않습니다”라고 그들은 말했습니다. “음, MNIST에서 작동하면 다른 사람들에게는 여전히 실패할 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. 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. n_digit_mnist.py 인수 옵션을 참조하고 새 데이터 집합을 직접 구성합니다. 숫자 도메인 간격이 있는 4자리 MNIST의 예: –use_standard_dataset 플래그를 연결하여 4개 이상의 데이터 집합을 만들 수 있습니다. 또한 데이터 집합의 모양을 파악하여 컨볼루션 신경망으로 전달해야 합니다.

따라서 다음 코드와 함께 numpy 배열의 “shape” 특성을 사용 합니다. 데이터 집합을 인용할 때 다음 bibtex를 사용하십시오: 데이터 집합 설명서 페이지에 추가 설명서가 있는 모든 데이터 집합을 볼 수 있습니다. 텐서플로우 데이터 집합은 텐서플로우가 이미 설치되어 있을 것으로 예상하며 현재 텐서플로우(또는 텐서플로우 gpu) >= 1.15.0에 따라 달라집니다. (60000, 28, 28)를 얻을 것이다. 60000은 기차 데이터 집합의 이미지 수를 나타내고 (28, 28)는 이미지의 크기를 나타냅니다: 28 x 28 픽셀. MNIST의 n자리 변형을 소개합니다. 데이터 포인트당 더 많은 숫자를 추가하면 데이터 집합에 대한 클래스 수를 기하급수적으로 늘릴 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 그들은 여전히 데이터의 단순성과 경량 특성을 활용합니다. 이러한 데이터 집합은 얼굴 포함과 같은 간단하고 유용한 장난감 예제를 제공합니다.

또한 개별 숫자와 얼굴 속성 사이에 비유를 그릴 수 있습니다. 이 경우 데이터 집합은 보다 현실적이고 느린 학습 문제로 확장할 수 있는 포함 알고리즘에 대한 빠른 통찰력을 제공하는 역할을 합니다. Fashion-MNIST는 60,000개의 예제와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성된 Zalando의 기사 이미지 의 데이터 집합입니다. 각 예제는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28×28 그레이스케일 이미지입니다.