TensorFlow 자신의 이미지를 먹는 MNIST 예제

Question

나는 TensorFlow를 배우려고 노력하고 있으므로 더 작은 치수로 그들의 예를 이해하려고 노력했습니다. 그레이 스케일 값 (0..255)을 유지하는 image1, image2, image3 세 개의 28x28 행렬이 있다고 가정합니다. image1은 학습 이미지이고, image2는 검증 이미지이고, image3는 테스트 이미지입니다. 나는 here이있는 MNIST 예제에 내 자신의 이미지를 어떻게 공급할 수 있는지 이해하려고 노력했다.

난 내 자신의 Imageset에 다음과 같은 라인을 교체 특히 관심 :

X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True) 

당신의 도움이 많이 감사합니다.

Answer 1

이미지가 num38 배열이고 모양이 [1, 28, 28, 1] 인 것으로 가정합니다.

이 numpy 배열을 노드 X 또는 textX에 공급할 수 있습니다. X는 자리 표시자가 아니지만 TensorFlow에 값을 제공 할 수 있습니다.

X_value = ... # numpy array 
# ... same for Y_value, testX_value, testY_value 

feed_dict = {X: X_value, Y: Y_value, testX: testX_value, testY: testY_value} 
sess.run(train_op, feed_dict=feed_dict) 

Answer 2

mnist.load_data(one_hot=True)은 데이터의 일부 전신입니다. 손에있는 이미지가 있다면 ndarray으로 만들고 그래프에 넣을 수 있습니다. 예를 들어 노드가 images 인 경우 feed_dict = {images: some_image}을 사용하여 이미지를 공급할 수 있습니다.