2016年2月27日 星期六

[Python] Google Deep Learning TensorFlow 課程(二) -- 作業一 (上)


Google 大神開的課程還有放 sample code 和作業在Github上,邊念就邊把作業心得放來這邊衝文章數.

  • 第一個範例code是下載圖片的壓縮檔
檔案超大的...
  • 第二個範例code是要把檔案解壓縮,解完後的檔案大概有4G
因為程式裡沒有判定是否有下載,所以我就把解壓縮那段註解掉了.而且因為會檢查檔案數量,得把一些不要算進去的檔案加到排除條件中.
  • 接著遇到第一個問題,用ipython的功能讀取影片檔
Let's take a peek at some of the data to make sure it looks sensible. Each exemplar should be an image of a character A through J rendered in a different font. Display a sample of the images that we just downloaded. Hint: you can use the package IPython.display.
其實這個作業真的不難,但是當初跟Ipython.display不熟搞了好久XD
  • 另外試試一個比較進階的做法,用ndimage.imread讀取圖片
把圖片讀取成28*28的矩陣,再用plt.imshow() 把矩陣檔案還原成圖片,記得要加那一行magic function: %matplotlib inline才會在notebook裡面打開圖片
  • 接著把圖片檔轉成pickle檔
Pickle可以將python 物件序列化,節省空間和加快讀取速度
  • 祭祖中,以下待續