Mnist 不正解画像を表示したい

Question

MNISTで不正解ラベルを表示したいです。
保存の書き方がわからず困っています。
どのように直せばよいか教えて頂けると助かります。
よろしくお願い致します。

from __future__ import print_function
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.utils import np_utils
from make_tensorboard import make_tensorboard


np.random.seed(1671)  # for reproducibility

# network and training
NB_EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 128
VERBOSE = 1
NB_CLASSES = 10   # number of outputs = number of digits
OPTIMIZER = SGD()  # SGD optimizer, explained later in this chapter
2  # how much TRAIN is reserved for VALIDATION
N_HIDDEN = 128
VALIDATION_SPLIT = 0.2
# data: shuffled and split between train and test sets
#
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# X_train is 60000 rows of 28x28 values --> reshaped in 60000 x 784
RESHAPED = 784
#
X_train = X_train.reshape(60000, RESHAPED)
X_test = X_test.reshape(10000, RESHAPED)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')

# normalize
#
X_train /= 255
X_test /= 255
print(X_train.shape[0], 'train samples')
print(X_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES)

# 10 outputs
# final stage is softmax

model = Sequential()
#model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,)))
model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,)))
model.add(Activation('softmax'))

model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=OPTIMIZER,
              metrics=['accuracy'])

callbacks = [make_tensorboard(set_dir_name='keras_MINST_V1')]

model.fit(X_train, Y_train,
          batch_size=BATCH_SIZE, epochs=NB_EPOCH,
          callbacks=callbacks,
          verbose=VERBOSE, validation_split=VALIDATION_SPLIT)

score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=VERBOSE)
print("\nTest score:", score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

#########間違えた画像の表示##########
from PIL import Image

categories = [ "0","1", "2" , "3", "4" , "5", "6" , "7", "8" , "9"]

pre = model.predict(X_test)
for i,v in enumerate(pre):
    pre_ans = v.argmax()
    ans = y_test[i].argmax()
    dat = X_test[i]
    if ans == pre_ans: continue

    fname = "NG_photo/" + str(i) + "-" + categories[pre_ans] + categories[ans] + ".png"
    dat *= 255
    img = Image.fromarray(dat.reshape((28,28))).convert("RGB")
    img.save("./fname")#ここでエラーが発生している。ディスクトップに保存したい。

エラー内容
ValueError: unknown file extension:

Answer 1

fnameと言う名前のファイルを作りたいのではないですね。
カレントディレクトリにNG_photoというディレクトリがあるなら、
最後の行を以下に変えれば保存できます。

    img.save("./"+fname)

デスクトップに入れたいなら、デスクトップにNG_photoというディレクトリを作って以下の行に変更してみてください。ユーザ名は自分のユーザ名です。

    img.save("C:/Users/ユーザ名/Desktop/"+fname)