ひよこwebプログラマーの覚え書き

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tensorflowのmnistの推論を詳しく見る

   

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機械学習のhello worldたるmnist。
ただこれを動かしても
「0.9092」
などと言われるだけで「お、おう」という感想しかでませんでした。
もうちょっと視覚的に面白味を持たせてみようというのが今回の内容です。

具体的には
「学習後、データ個々に対する予想」
「学習データの保存と呼び出し」
の2つの機能を付け足して見ました。

mnist自体は色々なところで紹介されていますので省略します。
元になるコードは
こちらを使用します。
日本語の解説はこちらがオススメです。

まず「学習後データ個々に対する予想」からいきます。
以下の場所に

このコードを追加します。
test_index は0〜55000の間の任意の数値です。

表示はこんな感じと思います。

情報の詳細です。
・10個のリストは、個々の数値に対する予想です。指数表記で、1に近いほど自信があるということです。例では9.38659430e-01が最も大きく、約0.9386です。0から始まるので、これは「2」を予想していることになります。
・prediction、予想の意味です。上記をわかりやすく出力しました。argmaxで算出、学習により予想した数値そのものです。「2」ですね。
・answer、正解のラベルです。
・number image(gray_scale) は数値による画像データです。数値が1に近いほど白いドット、0に近いと黒いドットです。かなり見づらいので、邪魔な場合はコメントアウトか削除して下さい。
・test_indexが0だと「7」を予想し、test_indexが1だと「2」と予想したと思います。マイナスを指定すると後ろからのインデックスになります。

次回は「学習データの保存と呼び出し

 - deeplearning, tensorflow, 機械学習

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