tensorflow mnist实战笔记（一）了解官方mnist数据格式

我们都知道tensorflow自带的mnist库，那么这个库里面的文件是以什么形式保存的呢？我们该怎么把mnist里面数据转化成图像呢？首先看mnist数据格式

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

上面这写代码可以看出mnist主要由三个文件，train val 和test文件，以及对应的label

train.images.shap得出784，这意味着mnist.train.image里面保存着784个数字，这784个数字就是我们的mnist手写图像。我们该怎么把这些数字转化成能看见的图像？

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这个函数是将数字转化成可视化的图像
def data_trainsform(a):    #将784转换成28*28的矩阵
b = np.zeros([28, 28]) #定义一个简单的28X28矩阵
for i in range(0,27):
for j in range(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

通过这些我们可以大致了解mnist里面的数据格式，

mnist.train.images[1]则代表这里面第一个784个数，也就是里面存放的第一个图片

mnist.train.labels[1] 则是对应的label