【Fashion-MNIST】ファッションアイテムのデータセットを使ってみた【TensorFlow】

公開日: : 最終更新日:2022/03/15 機械学習 , , , ,

今回は、機械学習用に公開されているデータセットの1つである「Fashion-MNIST」について紹介します。

手書き数字データセットに「MNIST」という有名なものがありますが、「Fashion-MNIST」はそれのファッションアイテム版です。

以下の10種類のアイテムが入っています。

※数字はラベルを表しています。

  • 0:Tシャツ
  • 1:ズボン
  • 2:プルオーバー
  • 3:ドレス
  • 4:コート
  • 5:サンダル
  • 6:シャツ
  • 7:スニーカー
  • 8:バッグ
  • 9:アンクルブーツ

今回は、TensorFlow を使って読み込みをしていますが、PyTorch でも同様に読み込みができます。

Contents

データセットのロード

以下のようにデータセットのロードを行います。

初回のみ、データセットのダウンロードが行われます。

読み込んだデータの形状

以下のようにデータ形状を調べます。

以下のように出力されます。

ファッションアイテム画像は、28×28ピクセルのモノクロ画像です。

y_train, y_test には、正解ラベル(0~9の値)が入っています。

x_train, y_train は、3階テンソル(データセットの数, 28, 28)となっています。

ファッションアイテム画像一覧表示

ファッションアイテム画像を100枚表示させます。

10列×10行で一覧表示させます。軸のメモリは非表示にします。

また、X軸のラベルに、ファッションアイテム名が表示されるようになっています。

参考文献

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