TensorFlowを使用して、Pythonを使用してFashion MNISTデータセットをダウンロードおよび探索するにはどうすればよいですか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

「FashionMNIST」データセットには、さまざまな種類の衣類の画像が含まれています。 10の異なるカテゴリに属する​​7万以上の服のグレースケール画像が含まれています。これらの画像は低解像度（28 x 28ピクセル）です。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 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。

以下はコードです-

例

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

print("The tensorflow version used is ")
print(tf.__version__)
print("The dataset is being loaded")
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
print("The dataset is being classified into training and testing data ")
(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("The dimensions of training data ")          
print(train_images.shape)

print("The number of rows in the training data")
print(len(train_labels))

print("The column names of dataset")
print(train_labels)
print("The dimensions of test data ")          
print(test_images.shape)
print("The number of rows in the test data")
print(len(test_labels))

コードクレジット − https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

出力

The tensorflow version used is
2.4.0
The dataset is being loaded
The dataset is being classified into training and testing data
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
The dimensions of training data
(60000, 28, 28)
The number of rows in the training data
60000
The column names of dataset
[9 0 0 ... 3 0 5]
The dimensions of test data
(10000, 28, 28)
The number of rows in the test data
10000

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。

• 使用されているTensorflowのバージョンが決定されます。

• Fashion MNISTデータセットが読み込まれ、TensorFlowから直接FashionMNISTデータセットにアクセスできます。

• 次に、データはトレーニングデータセットとテストデータセットに分割されます。

• データセットには合計70000行あり、そのうち60kの画像がトレーニングに使用され、10kがモデルが画像をさまざまなラベルに分類するためにどれだけうまく学習したかを評価するために使用されます。

• これは、データセットのすべての画像に特定のラベルが付けられている分類の問題です。

• これらの画像は衣類のものであり、それぞれのラベルが割り当てられています。

• 形状、トレーニングおよびテストデータセットの行数、およびデータセットの列名がコンソールに表示されます。