枕头:如何显示MNIST数据？

Question

我已经创建了一个模型 (LeNet-5)，它提供了相当好的精确度(98%)。

然后我试着看看它将如何表现在我手上的书面数据(显然来自不同的分布，只是好奇)。所以我拍了一张5的照片，用PIL把它转换成了灰度，并看到了它的预测。表现不太好。

要转换为灰度的代码：

# Open the file
im = Image.open(path)

# Resize the image
im_resized = im.resize(size)

# Convert to grayscale
gr = ImageOps.grayscale(im_resized)

此外，它在互联网上的其他图片上也表现不佳。从数字上我就开始怀疑了。

背景为黑色，数字为白色

我的图片:背景是白色的，数字是黑色的

所以我想看看MNIST的照片。但我只得到了一些白点。根本没有任何意义的图像。

下面是查看图像的代码片段：

from mnist import MNIST
mndata = MNIST(mndir)

train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

ar = np.array(test_images[10], np.int32)
ar = np.resize(ar, (28, 28))
im = Image.fromarray(ar, 'L')
im.show()

为此，我得到了如下内容：

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Answer 1

下面是一个查看图像的小代码。这有助于打印MNIST的内联图像。

get_ipython().magic(u'matplotlib inline') #to print inline images

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

#load the data

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', validation_size=0)

#we can plot an example image from the MNIST dataset.
img = mnist.train.images[2]
plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')

理想情况下，这应该是可行的。