MNIST手書き数字分類器の予測

Question

私はDeep Learningを初めて使い、Kerasを使ってそれを学んでいます。私はこのlinkの指示に従って、MNISTデータセットを使用して手書き数字認識分類器を作成しました。匹敵する評価結果を見るという点ではうまくいきました。 Kerasのバックエンドとしてテンソルフローを使用しました。

今、私は手書き数字で画像ファイルを読んで、同じモデルを使って数字を予測したいと思います。私は最初に255の深さで画像を28×28の次元に変換する必要があると思いますか？私の理解が正しかったかどうかはわかりません。もしそうなら、私はこの変換をPythonでどうやって行うことができますか？私の理解が間違っている場合、どんな種類の変換が必要ですか？

ありがとうございます！

Answer 1

私が知っている限り、これをPythonで動作させるには、28x28のグレースケールイメージにする必要があります。これは、MNISTを訓練するために使用された画像と同じ形状およびスキームであり、テンソルはすべて784（28 * 28）サイズのアイテムを想定しており、それぞれテンソルの0-255の値を入力として使用します。

イメージのサイズを変更するには、PILまたはPillowを使用できます。それはあなたが何をしたいなら、accessonを容易にするためにここにコピーthis SO postまたはthis page in the Pillow docs（前述の記事でWtowerによってリンクは、アスペクト比をリサイズし、維持を参照してください。

HTH！

乾杯、

-Maashu