2. 신경망(5)

※ MNIST 데이터셋

 

- 손글씨 숫자 이미 집합

- 0~9까지의 숫자 이미지로 구성되고 훈련 이미지와 시험 이미지로 구성됨

- 훈련 이미지로 학습 후 시험 이미지로 테스트 하여 정확성을 판별

 

<기본 MNIST 데이터셋>

# coding: utf-8
try:
    import urllib.request
except ImportError:
    raise ImportError('You should use Python 3.x')
import os.path
import gzip
import pickle
import os
import numpy as np


url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
key_file = {
    'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz',
    'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz',
    'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz',
    'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}

dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl"

train_num = 60000
test_num = 10000
img_dim = (1, 28, 28)
img_size = 784


def _download(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    if os.path.exists(file_path):
        return

    print("Downloading " + file_name + " ... ")
    urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path)
    print("Done")
    
def download_mnist():
    for v in key_file.values():
       _download(v)
        
def _load_label(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
            labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
    print("Done")
    
    return labels

def _load_img(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")    
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
            data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)
    data = data.reshape(-1, img_size)
    print("Done")
    
    return data
    
def _convert_numpy():
    dataset = {}
    dataset['train_img'] =  _load_img(key_file['train_img'])
    dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label'])    
    dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img'])
    dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label'])
    
    return dataset

def init_mnist():
    download_mnist()
    dataset = _convert_numpy()
    print("Creating pickle file ...")
    with open(save_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(dataset, f, -1)
    print("Done!")

def _change_one_hot_label(X):
    T = np.zeros((X.size, 10))
    for idx, row in enumerate(T):
        row[X[idx]] = 1
        
    return T
    

def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False):
    """MNIST 데이터셋 읽기
    
    Parameters
    ----------
    normalize : 이미지의 픽셀 값을 0.0~1.0 사이의 값으로 정규화할지 정한다.
    one_hot_label : 
        one_hot_label이 True면、레이블을 원-핫(one-hot) 배열로 돌려준다.
        one-hot 배열은 예를 들어 [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]처럼 한 원소만 1인 배열이다.
    flatten : 입력 이미지를 1차원 배열로 만들지를 정한다. 
    
    Returns
    -------
    (훈련 이미지, 훈련 레이블), (시험 이미지, 시험 레이블)
    """
    if not os.path.exists(save_file):
        init_mnist()
        
    with open(save_file, 'rb') as f:
        dataset = pickle.load(f)
    
    if normalize:
        for key in ('train_img', 'test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)
            dataset[key] /= 255.0
            
    if one_hot_label:
        dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])
        dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])    
    
    if not flatten:
         for key in ('train_img', 'test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)

    return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) 


if __name__ == '__main__':
    init_mnist()

 

<MNIST 데이터셋 불러오기>

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 부모 디렉터리의 파일을 가져올 수 있도록 설정
import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image


def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[0]
label = t_train[0]
print(label)  # 5

print(img.shape)  # (784,)
img = img.reshape(28, 28)  # 형상을 원래 이미지의 크기로 변형
print(img.shape)  # (28, 28)

img_show(img)

 

 

<MNIST 데이터셋을 활용한 신경망의 accuracy 출력시키기>

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 부모 디렉터리의 파일을 가져올 수 있도록 설정
import numpy as np
import pickle
from dataset.mnist import load_mnist

def sigmoid(x):
    return 1 / (1+np.exp(-x))


def softmax(a):
    c = np.max(a)
    exp_a = np.exp(a-c)
    sum_exp_a = np.sum(exp_a)
    y = exp_a / sum_exp_a
    
    return y


def get_data():
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test

# normalize=True를 통해서 0~255 범위인 각 픽셀의 값을 0.0~1.0 범위로 변환함(픽셀 값을 255로 나눔) 
# 정규화 : 데이터를 특정 범위로 변환하는 처리(전처리)


def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network


def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)

    return y


x, t = get_data()
network = init_network()

accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p= np.argmax(y) # 확률이 가장 높은 원소의 인덱스를 얻는다.
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

 

 

MNIST 데이터셋을 활용해서 데이터를 특정 범위로 변환하는 처리를 하는 정규화와 전처리 과정을 살펴보았고, mnist 데이터셋을 load하여 train 시키고 predict함수를 통해 구축해 둔 간단한 신경망 안에서 예측값 출력, 그리고 최종accuracy까지 뽑아내 보았다.

 

이 과정을 거치면서 이전 데이터 공모전에 출전하여 아무것도 모르는 상태에서 영상 classification 작업을 진행해 본 것이 떠올랐다. 데이터 전처리, 모델 학습, 학습된 모델을 새로운 테스트 데이터셋에 예측 적용, accuracy 뽑아내기 등을 살펴볼 수 있었다. 이 과정에서 epoch만 적절히 조정해 준다면 영상 딥러닝의 기본적인 과정을 모두 살펴볼 수 있는 시간이라고 생각한다.