Python ディープラーニング

KerasからMNISTを取得して白黒表示するまで

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概要

ディープラーニングの勉強などでもよく利用される手書き数字画像のラベル付きデータセットとしてMNISTがあります。今回はこのMNISTをKerasから取得して画像を表示するところまでを試します。

環境

  • Windows10
  • python3.8(venv)
  • TensorFlow2.4.1
  • Keras2.4.3

以下の記事で構築したKerasの環境になります。

Step1 : MNISTの取得

JupyterNotebook等で以下を実行します。

from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

すると、以下のようにMNISTダウンロードが始まります。

このダウンロードは初めてmnistをロードしたときのみ行われます。それ以降はユーザプロファイル配下に.kerasフォルダ内が生成され、その配下のdatsets/mnist.npzからのロードになります。便利ですね。

Step2 : MNISTを画像で表示

上記でダウンロードしたデータにおいて、x_trainは28×28の行列(画像データ)が6000個入っており、y_trainはそれに対するラベルのデータです。
x_trainの1枚目の画像データを表示してみます。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(x_train[0])

手書きの5の画像を表示することができました。

Step3 : グレースケールで表示する

上記のままでもいいのですが、グレースケールで表示したい場合は以下のようにできます。

plt.gray()
plt.imshow(x_train[0])

以上です。

参考)コード

-Python, ディープラーニング

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