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tensorflow实现加载mnist数据集
站长资源 2025/10/30 佚名
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mnist作为最基础的图片数据集，在以后的cnn，rnn任务中都会用到

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

#数据集存放地址，采用0-1编码
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

#打印相关信息
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)

#输出几张数字的图
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()

程序运行结果如下：

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

输出的图片如下：

Training Datalabel is9

tensorflow实现加载mnist数据集

下面还有四张其他的类似图片

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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