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とすると、下の画像の集まりしか表示されないのですが、
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plt.subplotは、２つ書くと最後の方が優先されるのでしょうか？
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両方表示するにはどうすればいいんでしょうか。
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両方表示するにはどうすればいいんでしょうか。
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+
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+
コード全体は以下です。
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+
```python
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+
from google.colab import drive
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+
drive.mount('/content/drive')
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import sys
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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+
sys.path.append('/content/drive/My Drive')
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import ActivationFunction as AF
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from PIL import Image
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from IPython.display import display
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+
img = Image.open("drive/My Drive/mnist_dataset/rei.jpeg")
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+
img = img.resize((100, 100))
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+
img = np.asarray(img)
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+
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+
plt.imshow(img)
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+
size = 5
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+
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+
v_split = img.shape[0] // size
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+
h_split = img.shape[1] // size
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+
out_img = []
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+
[out_img.extend(np.hsplit(h_img, h_split))
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+
for h_img in np.vsplit(img, v_split)]
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+
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+
plt.figure(figsize=(100,100))
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+
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+
# imgの画像を表示 元は20,20,i+1...
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+
# for i in range(len(out_img)):
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+
# plt.subplot(20, 20, i+1).imshow(out_img[i])
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+
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+
def extract(x, y):
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+
# カラー画像の時Gだけ抜き取りたい
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+
if len(x.shape) == 3:
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+
h, w, ch = x.shape
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+
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+
# RGBのGだけ抜き取りたい
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+
return x[:,:,y]
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+
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+
# v_max, v_min = 300, 200から変更
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+
v_max, v_min = 255, 250
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+
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+
def diff(x):
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+
imgrows, lenrows, imgcolumns, lencolumns = [], [], [], []
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+
for (img, imgt) in zip(x, x.T):
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+
rows = img[(v_min<img)&(v_max>img)]
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+
columns = imgt[(v_min<imgt)&(v_max>imgt)]
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+
imgrows.append(rows)
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+
lenrows.append(len(rows))
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+
imgcolumns.append(columns)
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+
lencolumns.append(len(columns))
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+
return lenrows + lencolumns
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+
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+
np.set_printoptions(threshold=10000)
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90
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+
print(type(extract(out_img[i], 1)))
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91
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+
print(type(diff(extract(out_img[i], 1))))
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+
print(type(out_img[0][0]))
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+
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+
# 見本データに対しても同様に
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+
# exについて同様に
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+
training_data_list = []
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+
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98
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+
for i in range(len(out_img)):
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99
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+
#g #b #r 抽出後diffしてappend
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100
|
+
training_data_list.append([i] + diff(extract(out_img[i], 1)) + diff(extract(out_img[i], 2)) + diff(extract(out_img[i], 0))) # 略
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101
|
+
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102
|
+
# 3層ニューラルネットワーク
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103
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+
class ThreeLayerNetwork:
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104
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+
# コンストラクタ
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105
|
+
def __init__(self, inodes, hnodes, onodes, lr):
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106
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+
# 各レイヤーのノード数
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107
|
+
self.inodes = inodes
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108
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+
self.hnodes = hnodes
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109
|
+
self.onodes = onodes
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110
|
+
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111
|
+
# 学習率
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112
|
+
self.lr = lr
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113
|
+
|
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114
|
+
# 重みの初期化
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115
|
+
self.w_ih = np.random.normal(0.0, 1.0, (self.hnodes, self.inodes))
|
|
116
|
+
self.w_ho = np.random.normal(0.0, 1.0, (self.onodes, self.hnodes))
|
|
117
|
+
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118
|
+
# 活性化関数
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119
|
+
self.af = AF.sigmoid
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120
|
+
self.daf = AF.derivative_sigmoid
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121
|
+
|
|
122
|
+
# 誤差逆伝搬
|
|
123
|
+
def backprop(self, idata, tdata):
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
# 縦ベクトルに変換
|
|
126
|
+
o_i = np.array(idata, ndmin=2).T
|
|
127
|
+
t = np.array(tdata, ndmin=2).T
|
|
128
|
+
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129
|
+
# 隠れ層
|
|
130
|
+
x_h = np.dot(self.w_ih, o_i)
|
|
131
|
+
o_h = self.af(x_h)
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
# 出力層
|
|
134
|
+
x_o = np.dot(self.w_ho, o_h)
|
|
135
|
+
o_o = self.af(x_o)
|
|
136
|
+
|
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137
|
+
# 誤差計算
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138
|
+
e_o = (t - o_o)
|
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139
|
+
e_h = np.dot(self.w_ho.T, e_o)
|
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140
|
+
|
|
141
|
+
# 重みの更新
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142
|
+
self.w_ho += self.lr * np.dot((e_o * self.daf(o_o)), o_h.T)
|
|
143
|
+
self.w_ih += self.lr * np.dot((e_h * self.daf(o_h)), o_i.T)
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
|
|
146
|
+
# 順伝搬
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147
|
+
def feedforward(self, idata):
|
|
148
|
+
# 入力のリストを縦ベクトルに変換
|
|
149
|
+
o_i = np.array(idata, ndmin=2).T
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
# 隠れ層
|
|
152
|
+
x_h = np.dot(self.w_ih, o_i)
|
|
153
|
+
o_h = self.af(x_h)
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
# 出力層
|
|
156
|
+
x_o = np.dot(self.w_ho, o_h)
|
|
157
|
+
o_o = self.af(x_o)
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
return o_o
|
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160
|
+
|
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161
|
+
if __name__=='__main__':
|
|
162
|
+
# パラメータ
|
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163
|
+
#inodes=784から30に変更
|
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164
|
+
inodes = 30
|
|
165
|
+
hnodes = 100
|
|
166
|
+
onodes = len(training_data_list)
|
|
167
|
+
lr = 0.3
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
# ニューラルネットワークの初期化
|
|
170
|
+
nn = ThreeLayerNetwork(inodes, hnodes, onodes, lr)
|
|
171
|
+
|
|
172
|
+
# 学習
|
|
173
|
+
epoch = 50
|
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174
|
+
for e in range(epoch):
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|
175
|
+
data_size = len(training_data_list)
|
|
176
|
+
for i in range(data_size):
|
|
177
|
+
idata = (np.array(training_data_list[i][1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
|
|
178
|
+
# 変更の余地あり
|
|
179
|
+
tdata = np.zeros(onodes) + 0.01
|
|
180
|
+
tdata[training_data_list[i][0]] = 0.99
|
|
181
|
+
nn.backprop(idata, tdata)
|
|
182
|
+
pass
|
|
183
|
+
pass
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
# テスト
|
|
186
|
+
scoreboard = []
|
|
187
|
+
for i in range(len(training_data_list)):
|
|
188
|
+
idata = (np.array(training_data_list[i][1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
|
|
189
|
+
predict = nn.feedforward(idata)
|
|
190
|
+
plabel = np.argmax(predict)
|
|
191
|
+
print("plabel" ,plabel)
|
|
192
|
+
#修正値plabelにimg値を修正する。
|
|
193
|
+
out_img[i] = out_img[plabel]
|
|
194
|
+
pass
|
|
195
|
+
scoreboard_array = np.asarray(scoreboard)
|
|
196
|
+
print('performance: ', scoreboard_array.sum() / scoreboard_array.size)
|
|
197
|
+
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
# imgの値を修正し、かつ修正した画像を表示 元は20,20,i+1...
|
|
200
|
+
for i in range(len(out_img)):
|
|
201
|
+
plt.subplot(20, 20, i+1).imshow(out_img[i])
|
|
202
|
+
```
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -2,6 +2,24 @@
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2
2
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for i in range(len(out_img)):
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3
3
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plt.subplot(20, 20, i+1).imshow(out_img[i])
|
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4
4
|
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5
|
+
中略
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
# テスト
|
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8
|
+
scoreboard = []
|
|
9
|
+
for i in range(len(training_data_list)):
|
|
10
|
+
idata = (np.array(training_data_list[i][1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
|
|
11
|
+
predict = nn.feedforward(idata)
|
|
12
|
+
plabel = np.argmax(predict)
|
|
13
|
+
print("plabel" ,plabel)
|
|
14
|
+
#修正値plabelにimg値を修正する。
|
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15
|
+
out_img[i] = out_img[plabel]
|
|
16
|
+
pass
|
|
17
|
+
scoreboard_array = np.asarray(scoreboard)
|
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|
+
print('performance: ', scoreboard_array.sum() / scoreboard_array.size)
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19
|
+
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20
|
+
中略
|
|
21
|
+
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22
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+
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5
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|
for i in range(len(out_img)):
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|
6
24
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plt.subplot(20, 20, i+1).imshow(out_img[i])
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7
25
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タイトルを変更しました。
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CHANGED
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@@ -1,1 +1,1 @@
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+
plt.subplotを２回使えない。
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CHANGED
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File without changes
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