TensorFlow - Показать изображение из набора данных MNIST

Я пытаюсь изучить TensorFlow, и я внедрил пример MNIST по следующей ссылке: http://openmachin.es/blog/tensorflow-mnist Я хочу иметь возможность реально просматривать учебные/тестовые изображения. Поэтому я пытаюсь добавить код, который покажет первое изображение поезда первой партии:

x_i = batch_xs[0]
image = tf.reshape(x_i,[28,28])

Теперь, поскольку Data имеет тип float32 (со значениями в диапазоне [0,1]), я попытался преобразовать его в uint16 и затем закодировать его в png, чтобы показать изображение. Я попытался использовать tf.image.convert_image_dtype and tf.image.encode_png, но без успеха. Можете ли вы, ребята, помочь мне понять, как я могу преобразовать необработанные данные в изображение и показать изображение?

Ответы

Ответ 1

После прочтения учебника вы можете сделать все это в numpy без необходимости в TF:

import matplotlib.pyplot as plt
first_array=batch_xs[0]
#Not sure you even have to do that if you just want to visualize it
#first_array=255*first_array
#first_array=first_array.astype("uint8")
plt.imshow(first_array)
#Actually displaying the plot if you are not in interactive mode
plt.show()
#Saving plot
plt.savefig("fig.png")

Вы также можете использовать PIL или любой инструмент визуализации, в котором вы находитесь.

Ответ 2

X = X.reshape([28, 28]);
plt.gray()
plt.imshow(X)

это работает.

Ответ 3

В верхней части кодов в учебнике MNIST для начинающих ML вы можете визуализировать изображение в наборе данных mnist:

import matplotlib.pyplot as plt
batch = mnist.train.next_batch(1)
plotData = batch[0]
plotData = plotData.reshape(28, 28)
plt.gray() # use this line if you don't want to see it in color
plt.imshow(plotData)
plt.show()

введите здесь описание изображения

Ответ 4

Передайте числовой массив, представляющий изображение MNIST, в функцию ниже, и он отобразит фигуру, используя matplotlib.

def displayMNIST(imageAsArray):
    imageAsArray = imageAsArray.reshape(28, 28);
    plt.imshow(imageAsArray, cmap='gray')
    plt.show()

Ответ 5

В тензорторе 2.0:

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

plt.imshow(x_train[0], cmap='gray_r')