深層学習

MNISTの手書き文字認識用データ取得クラスの作成

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MNISTから手書き文字認識用のデータセットをロードするクラスを作ってみた。
ロードしたデータセットをpickleでシリアライズ、デシリアライズする機能付き。
後々改造する予定でここに貼ったのはメンテしない予定。

たったこれだけ書くのに40分も要してしまった…。
Pythonの冗長感が半端ないけども慣れるしかない。
マジックコードだらけだけども、MNISTの手書き文字認識用データ取得専用だから仕方ない。

get_image()関数により訓練データ、訓練ラベル、テストデータ、テストラベルを取れる。
データは1次元になって入る。つまり1ファイルごとに28*28のサイズがある。

PILを使って訓練データの1枚目を表示するテスト。

こんなのが出る。(28×28しかなくて小さすぎなので256×256に引き伸ばして表示。)

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