MNIST 불러오기

0. 필요한 library import 하기 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

%matplotlib inline

from tensorflow.keras import datasets

 

1. MNIST불러오기

MNIST는 TensorFlow에서 제공해주는 데이터셋이다. 

데이터 셋불러올때, trian셋과 test 셋 둘 다 불러온다 .

2. Image Dataset 자세히 확인하기

불러온 데이터셋에서 이미지 데이터 하나만 뽑아서 시각화로 확인해본다.

 

3. train Dataset 들여다보기

3-01. 차원수를 늘린다. 

차원수를 늘리는 방법 :

1.  numpy: np.expand_dims( )
2.  tensorflow : tf.expand_dims( )
3.  tf.newaxis (추천)

*주의 사항  
matplotlib로 이미지 시각화 할 때는 gray scale의 이미지는 3번쨰 dimension이 없으므로,  
2개의 dimension으로 gray scale로 차원 조절해서 넣어줘야함

 

3-01. 시각화를 위해 squeeze 해준다. 

만약 squeze안하고 3번째 인수가 그대로 남아있으면 에러뜬다.

4. Label Dataset 들여다보기 

Label 하나를 열어서 Image와 비교하여 제대로 들어갔는지. 어떤 식으로 저장 되어있는지 확인해본다. 

(train_y에는 정답이, train_x는 숫자 이미지가 담겨있음)

 

5. OneHot Encoding으로 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환해서 label을 준다. 

to_categorical로 OneHot인코딩을 해 줄수 있다. 

to_categorical( 클래스 넘버, 전체 클래스 수)

onehot encoding으로 바꾼 것과 이미지 확인