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MNISTのデータをプログラム中で画像表示させたい

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knght

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tensorflowでmnistのデータをオートエンコーダに使い、
その出力結果を、元のデータと比べる際に画像として比べたいと思っています。

mnistのデータ、また、得られた結果の画像への変化、表示方法を教えていただけると嬉しいです。

https://gist.github.com/tomokishii/7ddde510edb1c4273438ba0663b26fc6
こちらのシンプルなオートエンコーダを参考にさせてもらっているのですが、

    # generate decoded image with test data
    test_fd = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
    decoded_imgs = decoded.eval(test_fd)
    print('loss (test) = ', loss.eval(test_fd))

x_test = mnist.test.images

n = 10  # how many digits we will display
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    # display original
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    # display reconstruction
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

plt.savefig('mnist_ae1.png')

最後のこちらの部分がどういう処理を行っているのか理解できません。。。

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回答 1

checkベストアンサー

0

質問は最後の部分のコードを理解したいということでしょうか?

    # generate decoded image with test data
    test_fd = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
    decoded_imgs = decoded.eval(test_fd)
    print('loss (test) = ', loss.eval(test_fd))
ここまででx_testをエンコーダに通した結果がdecoded_imgsに入ります。

x_test = mnist.test.images
もとの画像をx_testに。

n = 10  # how many digits we will display
うち何個画像を表示するのか。今は10枚。
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
n枚の画像の元画像と変換後画像を書くためのループ文
    # display original
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
もと画像を白黒で書いて、軸はなし。
plt.subplotの引数の意味は、https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html
わからなかったら中身をいじってプロットしてみること。
たまにドキュメントの行と列が逆の場合あり。
場所指定
http://bicycle1885.hatenablog.com/entry/2014/02/14/023734
軸消し
https://www.google.co.jp/amp/s/shocksolution.com/2011/08/17/removing-an-axis-or-both-axes-from-a-matplotlib-plot/amp/

    # display reconstruction
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
変換後画像を白黒で書いて、軸はなし

plt.savefig('mnist_ae1.png')
文字列内の名前の画像ファイルとして保存

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