kerasを用いたディープラーニングのプログラムについて

Question

前提・実現したいこと

ディープラーニングの勉強を始めた初心者です。
mnistのデータセットを使った簡単なプログラムなのですが、以下の数行の内容を教えて欲しいです。

変数mnistにファッションmnistのデータを入れてxyトレーニングとxyテストに分けていると思います。
質問①：xは画像データ、yは画像のラベルで間違いないでしょうか。
質問②：x_train.reshapeの引数は何を表しているのでしょうか。784は28×28ピクセルの画像という事は分かるのですが…
質問③：np.eye(10)は画像を10個のラベルに分けているという事でしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = (x_train.reshape(-1, 784) / 255).astype(np.float32)
x_test = (x_test.reshape(-1, 784) / 255).astype(np.float32)
y_train = np.eye(10)[y_train].astype(np.float32)
y_test = np.eye(10)[y_test].astype(np.float32)

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[meg_]

> mnistのデータセットを使った簡単なプログラム
質問のコードは参考書か何かのコードの一部でしょうか？であればコードの解説はありませんでしたか？

Answer 1

「質問②」が、最初の引数 -1 の意味が分からないということであれば、下記Webページの真ん中あたりの「-1による形状の指定」をご覧ください
NumPy配列ndarrayの形状を変換するreshapeの使い方と-1の意味

Comments

[hayates7]

ありがとうございます。

Answer 2

質問①：xは画像データ、yは画像のラベルで間違いないでしょうか。

はい

質問②：x_train.reshapeの引数は何を表しているのでしょうか。784は28×28ピクセルの画像という事は分かるのですが…

形状が (N, 28, 28) の3次元配列を (N, 784) の2次元配列に潰しています。
ネットワークの入力が2次元配列を期待しているので、それに合わせているのでしょう。

質問③：np.eye(10)は画像を10個のラベルに分けているという事でしょうか。

ラベルを onehot 表現に変換しています。

One-hotベクトル（ワンホット表現）の意味とメリット・デメリット - 具体例で学ぶ数学

np.eye(10) は単位行列です。その n 行目を取り出すと、インデックスnの要素が1、それ以外の要素は0の1次元配列が作れます。

print(np.eye(10))
# [[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
#  [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

print(np.eye(10)[2])
# [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

Comments

[hayates7]

ありがとうございます。