2020年4月19日日曜日

Mnistのインストール方法いろいろ

導入

手書き文字認識のデータセットは、有名なデータセットです。

いろいろなライブラリから活用できるように整備されているのですが、当時の自分は「ファイルって外部から読み込むんじゃないの」(←今思えば、よくわかるようなわからないような疑問)とか、あるいはネットで調べても読み込み方がいろいろあって、その関係性がわからなかったりして混同しておりました。

 そういう人が他にもいるかもしれないなと思って、情報を整理する目的で書きました。

前提

sklearn、tensorflow、pytorchはインストールされている前提から話を始めます。(自分はAnacondaを使って環境を整えました)

sklearn、tensorflow,pytorchの全てが必須ということではありません。それぞれの場合について説明をするという意味です。

OSはMacOSXを使用しています。

注意

いわゆる手書き文字認識のデータセットですが、似たようなものが2つあります。

一つは、sklearnインストール時に一緒についてくる(標準で備わっている)手書き文字認識用のデータセットです。

二つ目は上記以外の方法で入手したものです。

一つ目のほうは、8×8ピクセルの画像から構成されています。

二つ目のほうは、28×28ピクセルの画像から構成されています。

どちらも「手書き文字認識」とか「Mnist」とかの検索で引っかかってくるし、なんとなく画像の雰囲気も同じ感じなので、いろいろ混同しておりました。

sklearnの標準搭載(8×8サイズのデータ)

データセットの場所

sklearn標準のデータセットは以下の場所にあります。 
/(環境によって違う部分)/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets
自分の場合のディレクトリ構成を参考までに。(Anacondaを使っています) 
$ls  /Users/hiroshi/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/    //パスで指定された中のファイル・ディレクトリ一覧を表示

__check_build   dummy.py   model_selection
__init__.py   ensemble   multiclass.py
__pycache__   exceptions.py   multioutput.py
_build_utils   experimental   naive_bayes.py
_config.py   externals   neighbors
_distributor_init.py  feature_extraction  neural_network
_isotonic.cpython-37m-darwin.so feature_selection  pipeline.py
base.py    gaussian_process  preprocessing
calibration.py   impute    random_projection.py
cluster    inspection   semi_supervised
compose    isotonic.py   setup.py
conftest.py   kernel_approximation.py  svm
covariance   kernel_ridge.py   tests
cross_decomposition  linear_model   tree
datasets   manifold   utils
decomposition   metrics
discriminant_analysis.py mixture
そしてその中のdatasetsフォルダをみてみると、 
$ls /Users/hiroshi/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets

__init__.py     california_housing.py
__pycache__     covtype.py
_base.py     data
_california_housing.py    descr
_covtype.py     images
_kddcup99.py     kddcup99.py
_lfw.py      lfw.py
_olivetti_faces.py    olivetti_faces.py
_openml.py     openml.py
_rcv1.py     rcv1.py
_samples_generator.py    samples_generator.py
_species_distributions.py   setup.py
_svmlight_format_fast.cpython-37m-darwin.so species_distributions.py
_svmlight_format_io.py    svmlight_format.py
_twenty_newsgroups.py    tests
base.py      twenty_newsgroups.py
となっています。

ここに手書き文字認識以外にも、データセットが用意されています。

さらに、フォルダを深く入っていきます。 
$ ls /Users/hiroshi/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets/data
boston_house_prices.csv  diabetes_target.csv.gz  linnerud_exercise.csv
breast_cancer.csv  digits.csv.gz   linnerud_physiological.csv
diabetes_data.csv.gz  iris.csv   wine_data.csv
ここに、sklearnを扱った記事でよく引用されるirisデータセットやboston_house_pricesデータセットなどがあります。

データセットのインポート方法

sklearnの公式ページのコードそのままではありますが。

以下作業はターミナルからpythonを起動して行っています。 
>>> from sklearn.datasets import load_digits
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> digit=load_digits()
>>> digit.data.shape
(1797, 64)      // (8×8=64列の行列として格納されている)

>>> plt.gray()
>>> digit.images[0]
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])
>>> plt.matshow(digit.images[0])
>>> plt.show()
そうすると以下のような画面が立ち上がります。



オリジナルのデータをダウンロード(28×28サイズのデータ)

Mnistオジリナルのデータはこちらにあります。 

ただし、ここで入手できるのはそのままでは使用できないバイナリファイルです。

なので、自分でデータを使える形にまで加工しなければいけないところですが、以下でみていくように、Mnistは非常に有名なデータセットなので、いろいろなライブラリにすぐに使えるように整備されているツールがあります。

このバイナリデータを自力で元に戻す方法ももちろん存在はするようですが、そこまでフォローしきれなかったし、そこに時間かけるのもどうかと思ったのでその方法については触れません。

sklearn経由でダウンロード(28×28サイズ)

ネット上の記事をみていると、古い記事では 
from sklearn.datasets import fetch_mldata
としている記事もありますが、現在ではアクセスしようとしている先のページが使用できないためエラーになります。

なので現在では以下のようにfetch_openmlを使用するようです。
 (scikit-learn(sklearn)のfetch_mldataのエラーの解決法)

これも、ターミナルから起動してます。
>>> import matplotlib.pyplot as plt   // 上からの流れてすでにインポート済かもしれませんが、一応。まだインポートしてなかった場合はこれもやる。
>>> from sklearn.datasets import fetch_openml
>>> digits = fetch_openml(name='mnist_784', version=1)
>>> digits.data.shape
(70000, 784)
>>> plt.imshow(digits.data[0].reshape(28,28), cmap=plt.cm.gray_r)

>>>>>> plt.show()



tensorflow(28×28サイズ)

tensorflowのチュートリアルから入れる方法。 
>>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
とすればいけるらしいのですが、自分の場合は以下のようなエラーが出てしまいました。

結論からいうと、どうやらtensorflowをインストールする際に、tutorialのフォルダがダウンロードされないことがあるらしいです。

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'
実際のディレクトリの中身をみてみました。 
$ls /Users/hiroshi/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/examples/
__init__.py __pycache__ saved_model
となっていました。

以下のページを参考にしました。

まず、Tensorflowのgithubページへアクセスし、zipファイルをどこでもいいのでダウンロードして解凍します。



tensorflow-masterというフォルダがあるので、そのなかのtensorflow-master\tensorflow\examples\の場所に、tutorialsというフォルダがあります。

このturorialsというフォルダをフォルダごと/Users/hiroshi/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/examples/の中にコピーします。

 ここまでできれば、 
>>> import matplotlib.pyplot as plt   // 上からの流れてすでにインポート済かもしれませんが、一応。まだインポートしてなかった場合はこれもやる。
>>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
>>> mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
>>> im = mnist.train.images[1]
>>> im = im.reshape(-1, 28)
>>> plt.imshow(im)

>>> plt.show()
とすれば、同様に画像が表示されるはずです。

keras(28×28サイズ)

>>> import matplotlib.pyplot as plt   // 上からの流れてすでにインポート済かもしれませんが、一応。まだインポートしてなかった場合はこれもやる。
>>> import tensorflow as tf
>>> mnist = tf.keras.datasets.mnist
>>> mnist
>>> mnist_data = mnist.load_data()
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 1s 0us/step
>>> type(mnist_data[0])
   //タプルで返ってくる。
>>> len(mnist_data[0])
2
>>> len(mnist_data[0][0])
60000
>>> len(mnist_data[0][0][1])
28
>>> mnist_data[0][0][1].shape
(28, 28)

>>> plt.imshow(mnist_data[0][0][1],cmap=plt.cm.gray_r)

>>> plt.show()
もう画像は載せませんが、うまくいけばまた画像が表示されます。

pytorch(28×28サイズ)

まずこれができないと先へ進めないらしいですが、 
>>> from torchvision.datasets import MNIST
次のようにエラーがでてしまった。

torchvisionがないらしい。

自分の場合にはcondaでpytorchを入れる際に、単に 
conda install pytorch
しか行っていないからのようでした。

付属物までいれるには以下のようにするらしいです。 
conda install pytorch torchvision -c pytorch
確認を求められるのでyを押します。

 (必要であれば)上記を行った上で、以下のようなコードを実行してみます。
>>> import matplotlib.pyplot as plt   // 上からの流れてすでにインポート済かもしれませんが、一応。まだインポートしてなかった場合はこれもやる。


>>> import torchvision.transforms as transforms
>>> from torch.utils.data import DataLoader
>>> from torchvision.datasets import MNIST
>>> mnist_data = MNIST('~/tmp/mnist', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
>>> data_loader = DataLoader(mnist_data,batch_size=4,shuffle=False)
>>> data_iter = iter(data_loader)
>>> images, labels = data_iter.next()
>>> npimg = images[0].numpy()
>>> npimg = npimg.reshape((28, 28))
>>> plt.imshow(npimg, cmap='gray')

>>plt.show()

番外編(はじめてのDeeplearningより)

オライリーから出ている『ゼロから作る Deep Learning』では、この本が提供しているファイルの中で独立して行われています。

具体的には、[『ゼロから作る Deep Learning』で使用されるファイルのgithubページ]でダウンロードしてきたフォルダの中で全て読み進めていきます。(もちろん、予めpythonやnumpyなどは準備しておく必要はありますが。

以下手順。

まず、上記で述べたGithubページからフォルダをダウンロードなりクローンしてきます。

ここでは、ダウンロードで行います。

そして解凍します。



そうするとdeep-learning-from-scratch-masterというフォルダができます。

 各章ごとにフォルダ分けされているので、その章のフォルダへ移動して読み進めていく感じになります。

フォルダ自体はch01からありますが、Mnistのデータが使用されるのは第3章なので、ch03に入ることにします。

$ pwd
/Volumes/SONY_64GB/deep-learning-from-scratch-master/ch03
pythonを起動して・・・ 
>>> import sys,os
>>> sys.path.append(os.pardir)
>>> from dataset.mnist import load_mnist
>>> (x_train,t_train),(x_test,t_test) = load_mnist(flatten=True,normalize=False)
Downloading train-images-idx3-ubyte.gz ... 
Done
Downloading train-labels-idx1-ubyte.gz ... 
Done
Downloading t10k-images-idx3-ubyte.gz ... 
Done
Downloading t10k-labels-idx1-ubyte.gz ... 
Done
Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ...
Done
Converting train-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ...
Done
Converting t10k-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ...
Done
Converting t10k-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ...
Done
Creating pickle file ...
Done!
>>> print(x_train.shape)
(60000, 784)
>>> print(t_train.shape)
(60000,)
>>> print(x_test.shape)
(10000, 784)
>>> print(t_test.shape)
(10000,)
>>>
参考にしたページ

Mnistのオリジナルのデータ

sklearn

Tensorflow

Keras

Pytorch

その他

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