tensorflow實(shí)現(xiàn)加載mnist數(shù)據(jù)集
更新時(shí)間：2018年09月08日 10:16:08 作者：Missayaa
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了tensorflow實(shí)現(xiàn)加載mnist數(shù)據(jù)集，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
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(huì)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
下面還有四張其他的類似圖片
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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