本篇文章給大家分享的是有關(guān)使用tensorflow怎么加載mnist數(shù)據(jù)集，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),化隆企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),化隆品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,化隆網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,化隆網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

mnist作為最基礎(chǔ)的圖片數(shù)據(jù)集，在以后的cnn，rnn任務(wù)中都會用到

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#數(shù)據(jù)集存放地址，采用0-1編碼
mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = True)
print(mnist.train.num_examples)
print(mnist.test.num_examples)

trainimg = mnist.train.images
trainlabel = mnist.train.labels
testimg = mnist.test.images
testlabel = mnist.test.labels

#打印相關(guān)信息
print(type(trainimg))
print(trainimg.shape,)
print(trainlabel.shape,)
print(testimg.shape,)
print(testlabel.shape,)

nsample = 5
randidx = np.random.randint(trainimg.shape[0],size = nsample)

#輸出幾張數(shù)字的圖
for i in randidx:
  curr_img = np.reshape(trainimg[i,:],(28,28))
  curr_label = np.argmax(trainlabel[i,:])
  plt.matshow(curr_img,cmap=plt.get_cmap('gray'))
  plt.title(""+str(i)+"th Training Data"+"label is"+str(curr_label))
  print(""+str(i)+"th Training Data"+"label is"+str(curr_label))
  plt.show()

程序運(yùn)行結(jié)果如下：

Extracting F:/mnist/data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting F:/mnist/data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting F:/mnist/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting F:/mnist/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
55000
10000
<class 'numpy.ndarray'>
(55000, 784)
(55000, 10)
(10000, 784)
(10000, 10)
52636th

輸出的圖片如下：

Training Datalabel is9

以上就是使用tensorflow怎么加載mnist數(shù)據(jù)集，小編相信有部分知識點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道。

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