Tensorflow入門教程之手寫數字MINST識別
阿新 • • 發佈：2018-11-26
Tensorflow入門教程之手寫數字MINST識別
MNIST是在機器學習領域中的一個經典問題。該問題解決的是把28x28畫素的灰度手寫數字圖片識別為相應的數字，其中數字的範圍從0到9.
MNIST 資料下載
Yann LeCun's MNIST page也提供了訓練集與測試集資料的下載。
| 檔案 | 內容 |
|---|---|
train-images-idx3-ubyte.gz |
訓練集圖片 - 55000 張 訓練圖片, 5000 張 驗證圖片 |
train-labels-idx1-ubyte.gz |
訓練集圖片對應的數字標籤 |
t10k-images-idx3-ubyte.gz |
測試集圖片 - 10000 張 圖片 |
t10k-labels-idx1-ubyte.gz |
測試集圖片對應的數字標籤 |
在 input_data.py 檔案中, maybe_download() 函式可以確保這些訓練資料下載到本地資料夾中。
資料夾的名字在fully_connected_feed.py 檔案的頂部由一個標記變數指定，你可以根據自己的需要進行修改。
底層的原始碼將會執行下載、解壓、重構圖片和標籤資料來組成以下的資料集物件:
| 資料集 | 目的 |
|---|---|
data_sets.train |
55000 組 圖片和標籤, 用於訓練。 |
data_sets.validation |
5000 組 圖片和標籤, 用於迭代驗證訓練的準確性。 |
data_sets.test |
10000 組 圖片和標籤, 用於最終測試訓練的準確性。 |
執行read_data_sets()函式將會返回一個DataSet例項，其中包含了以上三個資料集。函式DataSet.next_batch()是用於獲取以batch_size為大小的一個元組，其中包含了一組圖片和標籤，該元組會被用於當前的TensorFlow運算會話中。
images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size)