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MNIST數(shù)據(jù)集轉化為二維圖片的實現(xiàn)示例

 更新時間：2020年01月10日 09:35:51   作者：HOU_JUN  
這篇文章主要介紹了MNIST數(shù)據(jù)集轉化為二維圖片的實現(xiàn)示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

本文介紹了MNIST數(shù)據(jù)集轉化為二維圖片的實現(xiàn)示例，分享給大家，具體如下：

#coding: utf-8
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os

# 讀取MNIST數(shù)據(jù)集。如果不存在會事先下載。
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 我們把原始圖片保存在MNIST_data/raw/文件夾下
# 如果沒有這個文件夾會自動創(chuàng)建
save_dir = 'MNIST_data/raw/'
if os.path.exists(save_dir) is False:
  os.makedirs(save_dir)

# 保存前20張圖片
for i in range(20):
  # 請注意，mnist.train.images[i, :]就表示第i張圖片（序號從0開始）
  image_array = mnist.train.images[i, :]
  # TensorFlow中的MNIST圖片是一個784維的向量，我們重新把它還原為28x28維的圖像。
  image_array = image_array.reshape(28, 28)
  # 保存文件的格式為 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg
  filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i
  # 將image_array保存為圖片
  # 先用scipy.misc.toimage轉換為圖像，再調用save直接保存。
  scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)

print('Please check: %s ' % save_dir)

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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