Wie bereite ich meine eigenen Daten für Tensorflow vor?

Question

Ich installiere Tensorflow auf Ubuntu 14.04. Ich absolvierte MNIST For ML Beginners Tutorial. Ich habe es verstanden.

Noch versuche ich meine eigenen Daten zu verwenden. Ich habe Zugdaten als T [1000] [10]. Etiketten sind L [2], 1 oder 0.

Wie kann ich auf meine Daten zugreifen mnist.train.images?

Answer 1

In input_data.py erledigen diese beiden Funktionen den Hauptjob.

1. Download

def maybe_download(filename, work_directory): 
    """Download the data from Yann's website, unless it's already here.""" 
    if not os.path.exists(work_directory): 
     os.mkdir(work_directory) 
    filepath = os.path.join(work_directory, filename) 
    if not os.path.exists(filepath): 
     filepath, _ = urlretrieve(SOURCE_URL + filename, filepath) 
     statinfo = os.stat(filepath) 
     print('Succesfully downloaded', filename, statinfo.st_size, 'bytes.') 
    return filepath 

2 Bild nparray

def extract_images(filename): 
    """Extract the images into a 4D uint8 numpy array [index, y, x, depth].""" 
    print('Extracting', filename) 
    with gzip.open(filename) as bytestream: 
     magic = _read32(bytestream) 
     if magic != 2051: 
      raise ValueError(
       'Invalid magic number %d in MNIST image file: %s' % 
       (magic, filename)) 
     num_images = _read32(bytestream) 
     rows = _read32(bytestream) 
     cols = _read32(bytestream) 
     buf = bytestream.read(rows * cols * num_images) 
     data = numpy.frombuffer(buf, dtype=numpy.uint8) 
     data = data.reshape(num_images, rows, cols, 1) 
     return data 

Basierend auf Ihren Daten-Set und Standort, können Sie anrufen:

local_file = maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) 
train_images = extract_images(local_file) 

bei https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/input_data.py den vollständigen Quellcode anzeigen .