TensorflowでMNIST(1)

Pocket

GoogleのDeeplearningプラットフォームであるtensorflowを触ってみました。

https://www.tensorflow.org/

世の中にはMNISTのサンプルを実行したブログが多いのですが、tutorialを開設しているだけのものが多くちょっとよく理解できていませんでした

自分なりに色々と調べてMNISTを理解していきます

まずはBeginnerということのサンプルです。

Beginnerというか、Deeplearningというよりは回帰分析をTensorflowで行っているというサンプルです

データダウンロード

input_data.pyを使うとよくわからないので自分でデータ取得からハンドリングします。

まず、データをダウンロードします。

https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/download/index.html

こちらの真ん中ほどにあるリンクから下記4つをダウンロードし解凍しておきます。

train-images-idx3-ubyte.gz

train-labels-idx1-ubyte.gz

t10k-images-idx3-ubyte.gz

t10k-labels-idx1-ubyte.gz

データの整形

そのままでは使いづらいので整形します

train.txtとt10k.txtというファイルが作成されます。このファイルは1行ごとにMNISTの画像データの数値データ、0-255までの値で構成されています。その行の先頭に正解数字を入れてたデータです。

Deeplearning

Tensorflowのプログラムはこちらの方のサンプルを流用させていただきました

http://tensorflow.classcat.com/2016/02/11/tensorflow-how-tos-visualizing-learning/

実行

これを実行します

精度はあまり良くありませんが計算できました