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怎么将MNIST数据集转化为二维图片?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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#coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import scipy.misc import os # 读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载。 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下 # 如果没有这个文件夹会自动创建 save_dir = 'MNIST_data/raw/' if os.path.exists(save_dir) is False: os.makedirs(save_dir) # 保存前20张图片 for i in range(20): # 请注意,mnist.train.images[i, :]就表示第i张图片(序号从0开始) image_array = mnist.train.images[i, :] # TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量,我们重新把它还原为28x28维的图像。 image_array = image_array.reshape(28, 28) # 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i # 将image_array保存为图片 # 先用scipy.misc.toimage转换为图像,再调用save直接保存。 scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename) print('Please check: %s ' % save_dir)
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