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mnist 다운로드

Published on 8 febrero, 2020

브라우저는 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_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. 구글 / N 자리 – mnist에서 새로운 릴리스의 알림을 원하십니까? TensorFlow 데이터 집합은 TensorFlow에서 사용할 준비가 된 데이터 집합의 컬렉션을 제공합니다. 데이터를 다운로드 및 준비하고 tf.dataset을 생성합니다. MNIST 예제는 네 개의 파일로 다운로드할 수 있습니다: 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. 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 집합및 데이터 / 폴더의 파일 압축을 해제 : 아래, 우리는 MNIST 교육 데이터를로드합니다. 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. n_digit_mnist.py 인수 옵션을 참조하고 새 데이터 집합을 직접 구성합니다. 숫자 도메인 간격이 있는 4자리 MNIST의 예: 시각화 하위 폴더(예: 데이터/dataset_mnist_2_instance/시각화)에서 2자리 인스턴스 갭 데이터 집합의 무작위 샘플 20개, 기차에서 10개, 테스트 분할에서 10개의 무작위 샘플을 추출합니다. MNIST 데이터베이스는 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ [1] KataKoda에서 사용할 수 있습니다., https://www.katacoda.com/basiafusinska/courses/tensorflow-getting-started/tensorflow-mnist-beginner 아무 일도 발생 하지 않는 경우, GitHub 데스크톱을 다운로드 하 고 다시 시도.

MNIST 교육 세트는 SD-3의 30,000 패턴과 SD-1의 30,000 패턴으로 구성됩니다. 테스트 세트는 SD-3의 5,000패턴과 SD-1의 5,000개의 패턴으로 구성되었습니다. 60,000개의 패턴 학습 세트에는 약 250명의 작성자의 예제가 포함되어 있습니다. 우리는 훈련 세트와 테스트 세트의 작성자 집합이 분리되어 있는지 확인했습니다. 이미지 분류 데이터 집합의 경우 tfds.show_examples 사용하여 몇 가지 예제를 표시할 수 있습니다. MNIST 필기 숫자는 틀림없이 기계 학습 연구에서 가장 인기있는 데이터 세트입니다.