回答編集履歴
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具体例を追記
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@@ -15,8 +15,15 @@
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次に`保存ファイル（データセット）の構造`とは、データセットをファイルなどの外部に保存するためのデータ構造です。
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これは、データセットの提供者が自由に決めることができます。
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たとえば、以下のようなテキストCSVファイルでもよいです。
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# 画像データ＝28*28=784個の1byte16進値, ラベル10進値
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00,01,0F,...,E0,1 # １画像＋ラベルデータ
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00,05,08,...,F1,2
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:
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MNINST,CIFAR-10の具体的なデータ（ファイル）構造については以下が参考になります。
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また、MNINST,CIFAR-10の具体的なデータ（ファイル）構造については以下が参考になります。
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MNINST :[MNISTにおける入力データの詳細](http://qiita.com/mine820/items/e9c08439465a5580a9cb)
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CIFAR-10:[TensorFlowでデータの読み込み ― 画像を分類するCIFAR-10の基礎](http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201)
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リンク切れ修正
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@@ -10,7 +10,7 @@
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また、ここでのデータ構造（画像形式）は、全データセットで共通である必要があります。
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もし異なるサイズなどの画像を用いたい場合は、あらかじめ28*28のサイズなりに正規化しておく必要があります。
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ちなみに[TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST](http://tensorflow.classcat.com/2016/02/03/tensorflow-tutorials-mnist-for-ml-beginners/
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ちなみに[TensorFlow : Get Started : ML 初心者向けの MNIST](http://tensorflow.classcat.com/2016/02/03/tensorflow-tutorials-mnist-for-ml-beginners/)
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では、縦横２次元画像を、28*28=784個の要素数の１次元データ（＝入力ノード）として扱っています。
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次に`保存ファイル（データセット）の構造`とは、データセットをファイルなどの外部に保存するためのデータ構造です。
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@@ -23,4 +23,4 @@
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たとえばMNISTでは画像とラベルを別ファイルに持たせており、画像とラベルは順序位置で対応しています。
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以上より、あなた専用のデータセットの読み書き処理を用意すれば、MNISTと同じように扱うことができることが理解いただけるかと思います。
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どのようなコードを書けばよいかは、
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どのようなコードを書けばよいかは、実際のコード[tensorflow/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py)などが参考になります。
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