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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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MNISTで訓練データの数を変える

k-fd

総合スコア16

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/07/21 07:06

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...?

python

1import keras 2from keras.datasets import mnist 3 4rows, cols = 28, 28 5(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 6 7x_train = x_train.reshape(60000, cols * rows) 8x_test = x_test.reshape(10000, cols * rows)

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ベストアンサー

Python

1x_train = x_train[:3000,:,:] 2y_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。

投稿2020/07/21 07:17

can110

総合スコア38233

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k-fd

2020/07/21 07:30

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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