mnist 對應的所有的函式格式

我們都知道tensorflow自帶的mnist庫，那麼這個庫裡面的檔案是以什麼形式儲存的呢？我們該怎麼把mnist裡面資料轉化成影象呢？首先看mnist資料格式

[python] 

view plain

copy

from

tensorflow.examples.tutorials.mnist 

import

input_data  

mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data/"

, one_hot=

true

)  print

mnist.train.images.shape  

print

mnist.train.labels.shape  

print

mnist.validation.images.shape  

print

mnist.validation.labels.shape  

print

mnist.test.images.shape  

print

mnist.test.labels.shape  

上面這寫**可以看出mnist主要由三個檔案，train val 和test檔案，以及對應的label

train.images.shap得出784，這意味著mnist.train.image裡面儲存著784個數字，這784個數字就是我們的mnist手寫影象。我們該怎麼把這些數字轉化成能看見的影象？

[python] 

view plain

copy

import

matplotlib.pyplot as plt  

from

tensorflow.examples.tutorials.mnist 

import

input_data  

import

tensorflow as tf  

import

numpy as np  

mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data/"

, one_hot=

true

)  #data_trainsform這個函式是將數字轉化成視覺化的影象

defdata_trainsform(a):    

#將784轉換成28*28的矩陣

b = np.zeros([28

, 28

]) #定義乙個簡單的28x28矩陣

fori 

inrange(0,

27):  

forj 

inrange(0,

27):  

b[i][j] = a[28

*i+j]  

return

b  tile = data_trainsform(mnist.train.images[1

])  

print

mnist.train.labels[

1]  

plt.figure()  

plt.imshow(tile)  

plt.show()  

print

mnist.train.images.shape  

print

mnist.train.labels.shape  

print

mnist.validation.images.shape  

print

mnist.validation.labels.shape  

print

mnist.test.images.shape  

print

mnist.test.labels.shape  

通過這些我們可以大致了解mnist裡面的資料格式，

mnist.train.images[1]則代表這裡面第乙個784個數，也就是裡面存放的第乙個

mnist.train.labels[1] 則是對應的label

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