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@masatomix(Masatomi KINO)in株式会社プライム・ブレインズ

MNISTの手書き数字の画像セットを、視覚的に見てみる

Last updated at Posted at 2019-04-24

MNISTの手書き数字の画像セットを、視覚的に見てみる

こんな感じに :-)

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概要

さてさて ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 を絶賛学習中。ようやく3.6節の**「ニューラルネットワークを用いた手書き数字画像の分類」** です。おもしろくなってきました。

MNISTにて配布されている手書きデータを分類する有名なヤツです。書籍で下記のサンプルコードが紹介されていたので、早速やってみましょう。

https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
MITライセンスで公開してくださってます。感謝です。

やるだけなら簡単

Python環境さえあれば、やるだけならホント簡単です。

Pythonの分離環境作成

$ sw_vers
ProductName:	Mac OS X
ProductVersion:	10.14.4
BuildVersion:	18E226
$

$ python --version
Python 3.7.1

$ python -m venv ./venv
$ source ./venv/bin/activate
(venv) $

サンプルコードの実行

先ほどのサイトよりサンプルコードを取得します。

(venv) $ git clone https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch.git
Cloning into 'deep-learning-from-scratch'...
remote: Enumerating objects: 394, done.
remote: Total 394 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 394
Receiving objects: 100% (394/394), 4.93 MiB | 3.54 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (204/204), done.

(venv) $ cd deep-learning-from-scratch/ch03/
(venv) $ pip install numpy pillow

さてさて下記は、手書きデータを分類しているコードです。

(venv) $ cat neuralnet_mnist.py
# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import numpy as np
import pickle
from dataset.mnist import load_mnist
from common.functions import sigmoid, softmax

def get_data():
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test

def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network

def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)

    return y

x, t = get_data()
network = init_network()
accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p= np.argmax(y) # 最も確率の高い要素のインデックスを取得
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))
(venv) $

機械学習済みの重みパラメタ sample_weight.pkl がpickle形式(Pythonのシリアライズファイル) で提供されているので、あとは実行するだけです。

(venv) $ python neuralnet_mnist.py

Downloading train-images-idx3-ubyte.gz ...
Done
Downloading train-labels-idx1-ubyte.gz ...
Done
省略
Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ...
Done
Converting train-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ..
...
Done!

Accuracy:0.9352
(venv) $

できました。

もうすこしコードをみてみる

さすがにもうちょっとコードを見てみると、まずxというテスト(分類)したい画像たちを配列として作成し、ひとつの画像x[i]を y = predict(network, x[i]) とやって関数に渡しています。

この関数のなかでは、pickleファイルから復元したニューラルネットワークnetworkからとりだした行列を用いて、行列の積計算とシグモイド関数とソフトマックス関数にかけてyを導出しています。

def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3'] # 784x50, 50x100, 100x10 の行列
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3'] #  50x 1, 100x 1, 10 x 1 の行列
    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)

    return y

このyは「結果が、各分類0から9である確率(1x10の行列)」になっていて、最後に

p = np.argmax(y) # 最も確率の高い要素のインデックスを取得

それらのMax値(一番確率が高い要素)を取り出して、それが予測値だとしています。なるほど。。

細かいことはさておき、とりあえず動きはこんな感じなですね。。

画像データのニューラルネットワークへの渡し方

画像データx[0]の中身

さて付属の下記のコードは、ネットワークに渡される x[0] の中身を表示しています。

(venv) $ cat mnist_show.py
# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image

def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[0]
label = t_train[0]
print(label)  # 5

print(img.shape)  # (784,)
img = img.reshape(28, 28)  # 形状を元の画像サイズに変形
print(img.shape)  # (28, 28)

img_show(img)
(venv) $

(venv) $ python mnist_show.py
5
(784,)
(28, 28)
(venv) $

image.png

x[0]は 1x784の行列である、ラベル(答え)は「5」である、などごにょごにょ表示されると同時に、手書きの画像が表示されました。

この1x784行列をもうすこし視覚的に

この行列が画像ってどうゆうことかな？ってことで、もうすこしコードを書いてみてみます。

(venv) $ cat mnist_show_ascii.py
# coding: utf-8
import sys, os

sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
from dataset.mnist import load_mnist

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[0]
print(img.shape)
img = img.reshape(28, 28)  # 形状を元の画像サイズに変形

for i in range(len(img)):
    for j in range(len(img[i])):
        print('{:>4}'.format(img[i][j]), end='')
    print('')

(venv) $ python mnist_show_ascii.py
(784,)
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
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   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   3  18  18  18 126 136 175  26 166 255 247 127   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0  30  36  94 154 170 253 253 253 253 253 225 172 253 242 195  64   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0  49 238 253 253 253 253 253 253 253 253 251  93  82  82  56  39   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0  18 219 253 253 253 253 253 198 182 247 241   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0  80 156 107 253 253 205  11   0  43 154   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0  14   1 154 253  90   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 139 253 190   2   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  11 190 253  70   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
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   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  81 240 253 253 119  25   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  45 186 253 253 150  27   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  16  93 252 253 187   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 249 253 249  64   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  46 130 183 253 253 207   2   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  39 148 229 253 253 253 250 182   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0  24 114 221 253 253 253 253 201  78   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0  23  66 213 253 253 253 253 198  81   2   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0  18 171 219 253 253 253 253 195  80   9   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0  55 172 226 253 253 253 253 244 133  11   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0 136 253 253 253 212 135 132  16   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
(venv) $

image.png

あー、そういうことですね。

もともと1x784 だった行列 x[0](正確には x_train[0])を28コごとに区切ってならべてみたわけですが、それによって28x28画像の各ピクセルのグレースケールの値を、256段階で表現しているデータであることがわかりました1。

つまりサンプルコードは、28x28ピクセルの画像をフラットに1x784にして、それをニューラルネットワークにかけることで、手書き数字の分類を行っているということがわかりました。

おつかれさまでした。。

関連リンク

  1. 実際はnormalizeといって、255.0で割った値がネットワークには渡されてるようです。 ↩

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