深度學習入門(魚書)學習筆記：第3章 神經網路
阿新 • • 發佈：2022-06-01
第3章 神經網路
3.1 從感知機到神經網路
3.2 啟用函式
3.3 多維陣列運算
3.4 3層神經網路的實現
3.5 輸出層設計
3.6 手寫數字識別
ch03/mnist_show.py的實現：
點選mnist_show.py程式碼
# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 為了匯入父目錄的檔案而進行的設定 import numpy as np from dataset_all.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) index = 0 img = x_train[index] label = t_train[index] print(label) # 5 print(img.shape) # (784,) img = img.reshape(28, 28) # 把影象的形狀變為原來的尺寸 print(img.shape) # (28, 28) if __name__ == '__main__': img_show(img)
執行ch03/mnist_show.py的結果
點選檢視執行輸出
"D:\Program Files\Python\Python37\python.exe" D:/Code/CodePython/02_dl_from_scratch_demo/ch03/mnist_show.py Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting train-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting t10k-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting t10k-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Creating pickle file ... Done! 0 (784,) (28, 28) Process finished with exit code 0
目錄dataset_all裡會儲存一個mnist.pkl檔案。注意儲存和讀取pkl檔案的Python版本必須保持一致，否則會報錯。比如，在一臺電腦上使用Python3.7生成並儲存pkl檔案，而在另一臺電腦上讀取pkl檔案就會報錯。一個解決辦法就是不把pkl檔案新增到git中。