首先登陆网址:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
下载4个文件
下载完之后,解压出来到文件夹
耐心等待,网上好慢。
放到当前的路径下:
查看数据集验证图片
查看数据集的验证标签
查看数据集的测试图片
查看数据集的测试标签
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot = True)
print(mnist.validation.images.shape)
print(mnist.validation.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape)
print(mnist.test.labels.shape)
输出结果如下:
784 =28*28 说明维度是784维,其实就是一个28*28的图片
*********************保存图片******************************
需要先安装scipy
先进入Anaconda
进入tensorflow环境:activate tensorflow
在输入:conda install scipy
有事一个漫长的等待,先去洗澡,回来之后还是不行,还是特别慢,。。。。后来发现可以使用清华大学的镜像,就特别快了。
设置如下:
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
参考这篇博客(http://python.jobbole.com/86236/)
真的飞一般的感觉,瞬间搞定。
可以运行了,提示出错:
据说运行下面可以,试一下
conda install pillow
果然搞定,下面的图片可以看了:
***********今天到此为止****************困啦***************************