「ゼロから作るDeep Learning」のMNISTデータを使用してKerasで学習する

「ゼロから作るDeep Learning」のMNISTデータを使用してKerasで学習してみた。これができると、「ゼロから作るDeep Learning」のMNISTデータの形にした白線間走行用CNNをKerasで学習させることができる。

まずは、「ゼロから作るDeep Learning」の mnist.py を使用するのだが、そのPython ファイルの入ったフォルダ dataset は、Jupyter Notebook ファイルの入った keras_mnist_zero フォルダと同じフォルダに置いてある。


”TensorFlow + Kerasを使ってみた3（以前使用したCNNを使った学習）”で使ったPython コードを使用して、(x_train, y_train), (x_test, y_test) にデータをロードする部分だけ、「ゼロから作るDeep Learning」の mnist.py を使ったコードに置き換えた。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_mnist(normalize=False, flatten=False)
print('x_train shape:', x_train.shape)
print('x_train shape:', y_train.shape)

load_mnist() の引数で、normalize=False は下のPython コードで 0 ～ 1.0 に正規化しているので、0 ～ 255 の値とした。flatten=False は、(28, 28) の手書き数字画像が必要なので指定している。
x_train, x_test にロードしたタプルの次元だが、

x_train shape: (60000, 1, 28, 28)

だったのだが、下の if 文の中の reshape で配列の形を変えている。最後が 1 次元なので、形を変えても問題無いようだ。
Python コードと学習結果を示す。