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MNISTで訓練データの数を変える

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k-fd

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Kerasを利用してMNISTの画像分類を行っています。MNISTは学習用データとして60000枚の画像がデフォルトでは設定されていますが, この枚数を3000枚にした結果を確認したいのですがここで詰まっています。学習に用いる画像をへらすためには
画像を読み込む部分において, どのような処理を行えば良いでしょうか...?

import keras
from keras.datasets import mnist

rows, cols = 28, 28
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, cols * rows)
x_test = x_test.reshape(10000, cols * rows)
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回答 1

checkベストアンサー

+1

x_train = x_train[:3000,:,:]
y_train = y_train[:3000]


とすれば3000枚分の訓練画像とラベルが得られます。

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  • 2020/07/21 16:30

    うまくいきました。ありがとうございます。とても助かりました。

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