python 学习した雑音除去自己符号化器の出力画像を描画
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#coding: utf-8
import numpy as np
import cPickle
import theano
import theano.tensor as T
from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
import matplotlib.pyplot as plt
from denoising_autoencoder import DenoisingAutoencoder, load_data
if __name__ == "__main__":
# テストに使うデータミニバッチ
x = T.matrix('x')
# ファイルから学習したパラメータをロード
f = open("dA.pkl", "rb")
state = cPickle.load(f)
f.close()
# 雑音除去自己符号化器を構築
# 学習時と同様の構成が必要
rng = np.random.RandomState(123)
theano_rng = RandomStreams(rng.randint(2 ** 30))
dA = DenoisingAutoencoder(numpy_rng=rng,
theano_rng=theano_rng,
input=x,
n_visible=28*28,
n_hidden=500)
# 学習したパラメータをセット
dA.__setstate__(state)
# テスト用データをロード
# 訓練時に使わなかったテストデータで試す
datasets = load_data('mnist.pkl.gz')
test_set_x = datasets[2][0]
# (1) 最初の100枚の画像を描画
# test_set_xは共有変数なのでget_value()で内容を取得できる
pos = 1
for i in range(100):
plt.subplot(10, 10, pos)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.imshow(test_set_x.get_value()[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
plt.axis('off')
pos += 1
plt.savefig("original_image.png")
# (2) 汚した画像を描画
corrupt_image = theano.function([], dA.get_corrupted_input(test_set_x, 0.3))
corrupted_input = corrupt_image()
pos = 1
for i in range(100):
plt.subplot(10, 10, pos)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.imshow(corrupted_input[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
plt.axis('off')
pos += 1
plt.savefig("corrupted_image.png")
# (3) 最初の100枚のテスト画像を入力して再構築した画像を描画
feedforward = theano.function([],
dA.feedforward(), # 出力を返すシンボル
givens={ x: test_set_x[0:100] })
# test_set_xのミニバッチの出力層の出力を計算
output = feedforward()
# 出力は0-1に正規化されているため0-255のピクセル値に戻す
output *= 255.0
output = output.astype(np.int)
# 画像を描画
pos = 1
for i in range(100):
plt.subplot(10, 10, pos)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.imshow(output[i].reshape(28, 28))
plt.gray()
plt.axis('off')
pos += 1
plt.savefig("reconstructed_image.png")
以上是关于python 学习した雑音除去自己符号化器の出力画像を描画的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python Theanoによる雑音除去自己符号化器の実装
python 学习した自己符号化器の重みを描画
python Theanoによる自己符号化器の実装
python Theanoによる积层自己符号化器の実装
java 入力値を年月日として现在の年月日と比较した结果(过去か未来か同じか)を表示する。引数の数や书式(入力する日付の书式と,出力する结果の日付の书式)等は自由に実装。
从零开始学习PYTHON3讲义画一颗心送给你