大多數示例使用手寫數字的mnist資料集[^1]。該資料集包含60,000個用於訓練的示例和10,000個用於測試的示例。這些數字已經過尺寸標準化並位於影象中心，影象是固定大小(28x28畫素)，其值為0到1。為簡單起見，每個影象都被平展並轉換為784(28 * 28)個特徵的一維numpy陣列。
在我們的示例中，我們使用tensorflow input_data.py指令碼來載入該資料集。
它對於管理我們的資料非常有用，並且可以處理：
# 匯入 mnist
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=true)
# 載入資料
x_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
x_test = mnist.test.images
y_test = mnist.test.labels
# 獲取接下來的64個影象陣列和標籤
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(64)
MNIST資料集介紹
mnist資料集包含了6w張作為訓練資料，1w作為測試資料。在mnist資料集中，每一張都代表了0 9中的乙個數字，的大小都是28 28，且數字都會出現在的正中間。資料集包含了四個檔案 t10k images idx3 ubyte.gz 測試資料 t10k labels idx1 ubyte.gz ...
Mnist資料集簡介
1，基本概念 mnist是乙個非常有名的手寫體數字識別資料集，在很多資料中，這個資料集都會被用作深度學習的入門樣例。而tensorflow的封裝讓使用mnist資料集變得更加方便。mnist資料集是nist資料集的乙個子集，mnist 資料集可在 獲取,它包含了四個部分 1 training set...
載入 MNIST 資料集
使用 tensorflow 來讀取資料及標籤 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data import tensorflow as tf 載入資料集 mnist input data.read data sets e soft...