TensorflowとPythonを使用してCIFARデータセットを検証するにはどうすればよいですか？

CIFARデータセットは、データセットに存在する画像をコンソールにプロットすることで確認できます。 CIFARラベルは配列であるため、追加のインデックスが必要になります。 「matplotlib」ライブラリの「imshow」メソッドを使用して画像を表示します。

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Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

print("Verifying the data")
plt.figure(figsize=(10,10))
print("Plot the first 15 images")
print("An extra index is needed since CIFAR labels are arrays")
for i in range(15):
   plt.subplot(5,5,i+1)
   plt.xticks([])
   plt.yticks([])
   plt.grid(False)
   plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
   plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn

出力

Verifying the data
Plot the first 15 images
An extra index is needed since CIFAR labels are arrays

説明

• 正規化されたデータが視覚化されます。
• これは「matplotlib」ライブラリを使用して行われます。