神经网络与深度学习-Neural Network and Deep Learning-Python3.5代码

“““expand_mnist.py
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Take the 50000 MNIST training images and create an expanded set of
250000 images by displacing each training image up down left and
right by one pixel.  Save the resulting file to
../data/mnist_expanded.pkl.gz.

Note that this program is memory intensive and may not run on small
systems.

“““

from __future__ import print_function

#### Libraries

# Standard library
import cPickle
import gzip
import os.path
import random

# Third-party libraries
import numpy as np

print（“Expanding the MNIST training set“）

if os.path.exists（“../data/mnist_expanded.pkl.gz“）:
    print（“The expanded training set already exists.  Exiting.“）
else:
    f = gzip.open（“../data/mnist.pkl.gz“ ‘rb‘）
    training_data validation_data test_data = cPickle.load（f）
    f.close（）
    expanded_training_pairs = []
    j = 0 # counter
    for x y in zip（training_data[0] training_data[1]）:
        expanded_training_pairs.append（（x y））
        image = np.reshape（x （-1 28））
        j += 1
        if j % 1000 == 0: print（“Expanding image number“ j）
        # iterate over data telling us the details of how to
        # do the displacement
        for d axis index_position index in [
                （1  0 “first“ 0）
                （-1 0 “first“ 27）
                （1  1 “last“  0）
                （-1 1 “last“  27）]:
            new_img = np.roll（image d axis）
            if index_position == “first“: 
                new_img[index :] = np.zeros（28）
            else: 
                new_img[: index] = np.zeros（28）
            expanded_training_pairs.append（（np.reshape（new_img 784） y））
    random.shuffle（expanded_training_pairs）
    expanded_training_data = [list（d） for d in zip（*expanded_training_pairs）]
    print（“Saving expanded data. This may take a few minutes.“）
    f = gzip.open（“../data/mnist_expanded.pkl.gz“ “w“）
    cPickle.dump（（expanded_training_data validation_data test_data） f）
    f.close（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         770  2018-04-19 05:36  DeepLearningPython35-mastermnist_svm.py
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etwork.py
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