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手書き数字の MNIST データベース

  • [アーティクル]

手書き数字の MNIST データベースには、60,000 件の例が含まれたトレーニング セットと、10,000 件の例が含まれたテスト セットがあります。 数字は、サイズが正規化され、固定サイズの画像に中心が揃えられています。

注意

Microsoft は、Azure Open Datasets を "現状有姿" で提供します。 Microsoft は、データセットの使用に関して、明示または黙示を問わず、いかなる保証も行わないものとし、条件を定めることもありません。 現地の法律の下で認められている範囲内で、Microsoft は、データセットの使用に起因する、直接的、派生的、特別、間接的、偶発的、または懲罰的なものを含めたいかなる損害または損失に対しても一切の責任を負わないものとします。

このデータセットは、Microsoft がソース データを受け取った元の条件に基づいて提供されます。 データセットには、Microsoft が提供するデータが含まれている場合があります。

このデータセットのソースは、手書き数字の MNIST データベースです。 これは、米国国立標準技術研究所によって公開されている、より大規模な NIST Hand-printed Forms and Characters データベースのサブセットです。

保存先

  • BLOB アカウント: azureopendatastorage
  • コンテナー名: mnist

コンテナーでは次の 4 つのファイルを直接使用できます。

  • train-images-idx3-ubyte.gz: トレーニング セットの画像 (9,912,422 バイト)
  • train-labels-idx1-ubyte.gz: トレーニング セットのラベル (28,881 バイト)
  • t10k-images-idx3-ubyte.gz: テスト セットの画像 (1,648,877 バイト)
  • t10k-labels-idx1-ubyte.gz: テスト セットのラベル (4,542 バイト)

データ アクセス

Azure Notebooks

Azure Machine Learning の表形式のデータセットを使用して、MNIST をデータ フレームに読み込みます。

Azure Machine Learning のデータセットの詳細については、「Azure Machine Learning データセットを作成する」を参照してください。

データ フレームに完全なデータセットを取得する

from azureml.opendatasets import MNIST

mnist = MNIST.get_tabular_dataset()
mnist_df = mnist.to_pandas_dataframe()
mnist_df.info()

トレーニング データ フレームとテスト データ フレームを取得する

mnist_train = MNIST.get_tabular_dataset(dataset_filter='train')
mnist_train_df = mnist_train.to_pandas_dataframe()
X_train = mnist_train_df.drop("label", axis=1).astype(int).values/255.0
y_train = mnist_train_df.filter(items=["label"]).astype(int).values

mnist_test = MNIST.get_tabular_dataset(dataset_filter='test')
mnist_test_df = mnist_test.to_pandas_dataframe()
X_test = mnist_test_df.drop("label", axis=1).astype(int).values/255.0
y_test = mnist_test_df.filter(items=["label"]).astype(int).values

一部の数字の画像をプロットする

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# now let's show some randomly chosen images from the traininng set.
count = 0
sample_size = 30
plt.figure(figsize=(16, 6))
for i in np.random.permutation(X_train.shape[0])[:sample_size]:
    count = count + 1
    plt.subplot(1, sample_size, count)
    plt.axhline('')
    plt.axvline('')
    plt.text(x=10, y=-10, s=y_train[i], fontsize=18)
    plt.imshow(X_train[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.Greys)
plt.show()

MNIST の生ファイルを Azure Machine Learning ファイル データセットにダウンロードするか、マウントする。

これは Linux ベースのコンピューティングでのみ機能します。 Azure Machine Learning のデータセットの詳細については、「Azure Machine Learning データセットを作成する」を参照してください。

mnist_file = MNIST.get_file_dataset()
mnist_file

mnist_file.to_path()

ローカル ストレージにファイルをダウンロードする

import os
import tempfile

data_folder = tempfile.mkdtemp()
data_paths = mnist_file.download(data_folder, overwrite=True)
data_paths

ファイルをマウントする (トレーニング ジョブがリモート コンピューティングで実行される場合に便利です。)

import gzip
import struct
import pandas as pd
import numpy as np

# load compressed MNIST gz files and return pandas dataframe of numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        gz.read(4)
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return pd.DataFrame(res)

import sys
mount_point = tempfile.mkdtemp()
print(mount_point)
print(os.path.exists(mount_point))

if sys.platform == 'linux':
  print("start mounting....")
  with mnist_file.mount(mount_point):
    print("list dir...")
    print(os.listdir(mount_point))
    print("get the dataframe info of mounted data...")
    train_images_df = load_data(next(path for path in data_paths if path.endswith("train-images-idx3-ubyte.gz")))
    print(train_images_df.info())

Azure Databricks

Azure Machine Learning の表形式のデータセットを使用して、MNIST をデータ フレームに読み込みます。

Azure Machine Learning のデータセットの詳細については、「Azure Machine Learning データセットを作成する」を参照してください。

データ フレームに完全なデータセットを取得する

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import MNIST

mnist = MNIST.get_tabular_dataset()
mnist_df = mnist.to_spark_dataframe()

display(mnist_df.limit(5))

MNIST の生ファイルを Azure Machine Learning ファイル データセットにダウンロードするか、マウントする。

これは Linux ベースのコンピューティングでのみ機能します。 Azure Machine Learning のデータセットの詳細については、「Azure Machine Learning データセットを作成する」を参照してください。

mnist_file = MNIST.get_file_dataset()
mnist_file

mnist_file.to_path()

ローカル ストレージにファイルをダウンロードする

import os
import tempfile

mount_point = tempfile.mkdtemp()
mnist_file.download(mount_point, overwrite=True)

ファイルをマウントする (トレーニング ジョブがリモート コンピューティングで実行される場合に便利です。)

import gzip
import struct
import pandas as pd
import numpy as np

# load compressed MNIST gz files and return numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        gz.read(4)
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return pd.DataFrame(res)

import sys
mount_point = tempfile.mkdtemp()
print(mount_point)
print(os.path.exists(mount_point))
print(os.listdir(mount_point))

if sys.platform == 'linux':
  print("start mounting....")
  with mnist_file.mount(mount_point):
    print(context.mount_point )
    print(os.listdir(mount_point))  
    train_images_df = load_data(os.path.join(mount_point, 'train-images-idx3-ubyte.gz'))
    print(train_images_df.info())

次のステップ

Open Datasets カタログの残りのデータセットを表示します。