MNIST数据集上手写数字识别准确率是否能达到100

MNIST数据集上手写数字识别准确率是否能达到100

其实就是python怎么读取binnary file
mnist的结构如下，选取train-images

TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):
[offset] [type] [value] [description]
0000 32 bit integer 0x00000803(2051) magic number
0004 32 bit integer 60000 number of images
0008 32 bit integer 28 number of rows
0012 32 bit integer 28 number of columns
0016 unsigned byte ?? pixel
0017 unsigned byte ?? pixel
........
xxxx unsigned byte ?? pixel

也就是之前我们要读取4个 32 bit integer

试过很多方法，觉得最方便的，至少对我来说还是使用
struct.unpack_from()

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

先使用二进制方式把文件都读进来

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

然后使用struc.unpack_from
'>IIII'是说使用大端法读取4个unsinged int32

然后读取一个图片测试是否读取成功

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

'>784B'的意思就是用大端法读取784个unsigned byte

完整代码如下

import numpy as np
import struct
import matplotlib.pyplot as plt

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

只是为了测试是否成功所以只读了一张图片

基本使用 使用 tensorflow, 你必须明白 tensorflow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arb...

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