mnist for ML Beginnersについて
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MNIST for ML Beginnersの中の学習についてよくわかりません
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)の部分がどのように動いているかなど教えていただけないでしょうか
よろしくお願いします
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# データ読み込み
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# placeholder用意
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# Softmax Regressionを使う
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 交差エントロピー
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
# 初期化
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 学習
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# テストデータで予測
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
#=> 0.91839999-
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checkベストアンサー
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そこは学習じゃなくてデータセットから100件取ってくるだけの処理ですよ。
Each step of the loop, we get a "batch" of one hundred random data points from our training set.
と書いてあるところ。
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners#evaluating_our_model の2段落上ですね。
エポックに関する処理が入ってますが本質は
start = self._index_in_epoch
self._index_in_epoch += batch_size
end = self._index_in_epoch
return self._images[start:end], self._labels[start:end]
だけですね。
現在位置(self._index_in_epoch)をstartに覚えておいてから、batch_sizeを足して進めてendに格納して、スライス([start:end])で部分を返しています。
エポックに関する処理は、読み進めたらデータ全体を処理することになる場合にデータをシャッフルしてまた先頭から、というをやっています。
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2018/01/19 02:00
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