枕头：如何显示MNIST数据？

Question

我创建了一个model（LeNet-5），它的准确度非常高（98％）。

然后我试着看看它如何在我手写的数据上表现（显然来自不同的分布，只是好奇）。所以我拍了5的照片并使用PIL将其转换为灰度，然后看到它预测的内容。它没有表现良好。

转换为灰度的代码：

# Open the file
im = Image.open(path)

# Resize the image
im_resized = im.resize(size)

# Convert to grayscale
gr = ImageOps.grayscale(im_resized)

它在互联网上的其他一些图像上也表现不佳。然后我对这些数字产生了怀疑。

MNIST ：背景为黑色，数字为白色

我的图片：背景为白色，数字为黑色

所以我想看看MNIST的图像。但我得到的只是一些白点。根本没有有意义的形象。

以下是查看图片的代码段：

from mnist import MNIST
mndata = MNIST(mndir)

train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

ar = np.array(test_images[10], np.int32)
ar = np.resize(ar, (28, 28))
im = Image.fromarray(ar, 'L')
im.show()

为此我得到了类似的东西：

Answer 1

这是查看该图像的一小段代码。这有助于打印MNIST的嵌入式图像

get_ipython().magic(u'matplotlib inline') #to print inline images

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

#load the data

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', validation_size=0)

#we can plot an example image from the MNIST dataset.
img = mnist.train.images[2]
plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')

这应该可行。