TensorFlowとPythonでFashion MNISTデータセットをダウンロード・探索する方法

TensorFlowとは

TensorFlowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。オープンソースとして公開されており、Pythonと組み合わせてアルゴリズムやディープラーニングアプリケーションなどを実装できます。研究用途から本番環境まで、幅広い場面で活用されています。

Windowsに「tensorflow」パッケージをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install tensorflow

Fashion MNISTデータセットについて

「Fashion MNIST」データセットは、さまざまな種類の衣類の画像を収録したデータセットです。10の異なるカテゴリに属する7万枚以上のグレースケール画像で構成されており、各画像の解像度は28×28ピクセルと低めに設定されています。

以下のコードは、Google Colaboratory上で実行しています。Google Colab（Colaboratory）を利用すると、ブラウザ上でPythonコードを実行でき、面倒な事前設定が不要なうえ、GPU（グラフィックス処理装置）にも無料でアクセスできます。ColaboratoryはJupyter Notebookをベースに構築されたサービスです。

コード例

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print("使用しているTensorFlowのバージョン")
print(tf.__version__)
print("データセットを読み込み中")
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
print("データセットを訓練用とテスト用に分割中")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

print("訓練データの次元")
print(train_images.shape)

print("訓練データの行数")
print(len(train_labels))

print("データセットのラベル")
print(train_labels)
print("テストデータの次元")
print(test_images.shape)
print("テストデータの行数")
print(len(test_labels))

コード引用元： https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

実行結果

使用しているTensorFlowのバージョン
2.4.0
データセットを読み込み中
データセットを訓練用とテスト用に分割中
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step
訓練データの次元
(60000, 28, 28)
訓練データの行数
60000
データセットのラベル
[9 0 0 ... 3 0 5]
テストデータの次元
(10000, 28, 28)
テストデータの行数
10000

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートします。
• 使用しているTensorFlowのバージョンを確認します。
• Fashion MNISTデータセットを読み込みます。このデータセットはTensorFlowから直接アクセス可能です。
• 続いて、データを訓練用データセットとテスト用データセットに分割します。
• データセット全体は7万行あり、うち6万枚の画像をモデルの訓練に使用し、残りの1万枚で、モデルが画像を各ラベルへどれだけ正確に分類できるかを評価します。
• これは分類問題であり、データセット内のすべての画像に特定のラベルが割り当てられています。
• 画像はいずれも衣類のもので、それぞれに対応するラベルが付与されています。
• 最後に、訓練データとテストデータの形状・行数、およびデータセットのラベル情報がコンソールに出力されます。