tensorflow学习笔记三：实例数据下载与读取

一、mnist数据

深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。

tensorflow提供一个input_data.py文件，专门用于下载mnist数据，我们直接调用就可以了，代码如下：

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

执行完成后，会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内。下载的四个文件为：



input_data文件会调用一个maybe_download函数，确保数据下载成功。这个函数还会判断数据是否已经下载，如果已经下载好了，就不再重复下载。

下载下来的数据集被分三个子集：5.5W行的训练数据集（

mnist.train

），5千行的验证数据集（mnist.validation)和1W行的测试数据集（

mnist.test

）。因为每张图片为28x28的黑白图片，所以每行为784维的向量。

每个子集都由两部分组成：图片部分（images)和标签部分(labels), 我们可以用下面的代码来查看 ：

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

如果想在spyder编辑器中查看具体数值，可以将这些数据提取为变量来查看，如：

val_data=mnist.validation.images
val_label=mnist.validation.labels

二、CSV数据 

除了mnist手写字体图片数据，tf还提供了几个csv的数据供大家练习，存放路径为：

/home/xxx/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/data/text_train.csv

如果要将这些数据读出来，可用代码：

import tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base as base
iris_data,iris_label=base.load_iris()
house_data,house_label=base.load_boston()

前者为iris鸢尾花卉数据集,后者为波士顿房价数据。

三、cifar10数据

tf提供了cifar10数据的下载和读取的函数，我们直接调用就可以了。执行下列代码：

import tensorflow.models.image.cifar10.cifar10 as cifar10
cifar10.maybe_download_and_extract()
images, labels = cifar10.distorted_inputs()
print images
print labels

就可以将cifar10下载并读取出来。