使用TensorFlow直接获取处理MNIST数据方式-创新互联

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，TensorFlow对MNIST数据集做了封装，可以直接调用。MNIST数据集包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片都代表了0-9中的一个数字，图片大小都是28*28。虽然这个数据集只提供了训练和测试数据，但是为了验证训练网络的效果，一般从训练数据中划分出一部分数据作为验证数据，测试神经网络模型在不同参数下的效果。TensorFlow提供了一个类来处理MNIST数据。

10年积累的成都网站设计、成都网站制作、外贸网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先做网站后付款的网站建设流程，更有天镇免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

代码如下：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#载入MNIST数据集，如果指定地址下没有下载好的数据，那么TensorFlow会自动在网站上下载数据
mnist = input_data.read_data_sets("/tensorflow_google")

#打印训练数据大小
print("Training data size:", mnist.train.num_examples)

#打印验证集大小
print("Validating data size:", mnist.validation.num_examples)

#打印测试集大小
print("Testing data size:", mnist.test.num_examples)

#打印训练样例
print("Example training data", mnist.train.images[0])

#打印训练样例的标签
print("Example training data label:", mnist.train.labels[0])

>>Training data size: 55000
Validating data size: 5000
Testing data size: 10000
Example training data [ 0.     ... 0.    ]
Example training data label: 7

分享名称：使用TensorFlow直接获取处理MNIST数据方式-创新互联
网站URL：http://cdkjz.cn/article/esdjo.html