ニューラルネットワークの実装にテンソルフローの自分のデータを使用する

Question

私はTensorFlowとPythonの新機能です。私はデータセットを持っています。これはMNISTデータセット（28 * 28イメージ）と非常によく似ています。私はtensorflowとの基本的なニューラルネットワークを実装する方法でオンラインチュートリアルの多くを、以下、それらのほとんどは、単に使用していることが判明している：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = True) 

は私が私自身のMNISTのようなデータを使用するための方法はありますテンソルフローからインポートする代わりに？さらに、mnist.train.next_batchをMNISTのようなデータで使用することはできますか？ありがとうございました。

Answer 1

tensorflowチュートリアルで使用MNISTデータセットは4つのファイル含ま：

• train-images-idx3-ubyte
• train-labels-idx1-ubyte
• t10k-images-idx3-ubyte
• t10k-labels-idx1-ubyte

最初の二つは、データとトレーニング・ラベルを訓練していると、次の2つはテストデータとテストラベルです。ピクセル値/ラベルは、バイトストリームとしてファイルに格納されます。あなたのデータセットが上記のMNISTデータセットと正確なフォーマットを持っているなら、間違いなく同じアプローチを使用することができます。イメージおよびラベル部分は、extract_imageおよびextract_labelsメソッドhereを使用して読み取られます。

実際には他の形式でデータを保存することがあります（tf.Example TFRecordファイルが実際に簡単です）。 new APIもご覧ください。