オリジナルデータを読み込んでみるあらかじめ用意されたデータセットは簡単に読み込めて当たり前です。問題は、オリジナルデータを読み込む場合がどうかが重要です。ここでは、具体的なオリジナルデータを読み込んでみます。平仮名73文字から「あ、い、う、え、お、か、き、く、け、こ」の10種類を抜き出したものです。オリジナルデータの典型的な形ではないでしょうか。各文字の画像数は1,200枚前後で、で合計11,754枚。各画像は、カラー48×48ピクセルのPNG形式です。フォルダーを置いて、その下に0〜9のフォルダーを作成し、「あ」〜「こ」の文字画像を格納します。データ変換の指定データの読み込は、実質8–10行目のたった3行だけです。これだけで、0〜9のフォルダー名をラベルとして認識し、データセットとして読み込みます。画像データを読み込んでデータセットを作成する場合と同じですね。列挙しておけば、前処理も一気にやってくれます。これは便利!では、実際にオリジナルデータを読み込んで表示させてみます。',labels[0])オリジナルデータを読み込んで、データセットとデータローダを作り、内容を確認するコードです。分割し、それぞれデータローダ(これは先程と同じ)を作成します。imageを8×8のタイル状に表示させ、シェイプ等を確認します。優れもので、ミニバッチの画像入力を受け取って、N*Nのタイル状の画像を自動で作ってくれます。今回の様に入力画像の確認に使っても良いですし、特に生成系の画像の出力には重宝しそうです。先頭のデータを確認する部分です。コードを動かしてみます。ミニバッチ画像を可視化して確認が出来ます。これ、地味に嬉しくないですか。可視化した画像の左角の「く」のフォルダー名「7」と合っていますね。それでは、改造したMLP全体のコードを動かしてみます。ひらがなのデータセットは、MNISTより簡単なようです。今回、初めてPyTorchに触ってみたわけですが、メリハリが効いた良いフレームワークだなという感じがします。データセットを読み込むとか、画像をタイル形状で表示するとか、開発に直接関係ないが良く使う部分は高度に自動化してある一方で、ネットワークを構築するとか、学習・評価するとか、開発に直接関係する部分は細かく記述出来るようになっていて、非常に好印象です。中心に触ってみて、早く慣れたいと思います。全体のコードを載せておきます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。KMNIST「くずし文字」練習器を作ってみるRECOMMENDこちらの記事も人気です。一目惚れして、ディープラーニングを始めました。初心者の試行錯誤をブログにしています。