tensorflow mnist 數(shù)據(jù)加載實現(xiàn)并畫圖效果
更新時間：2020年02月05日 10:39:54 作者：陳闊
TensorFlow™ 是一個采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計算的開源軟件庫。這篇文章給大家介紹tensorflow mnist 數(shù)據(jù)加載實現(xiàn)并畫圖效果，感興趣的朋友一起看看吧
關于 TensorFlow
TensorFlow™ 是一個采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計算的開源軟件庫。節(jié)點（Nodes）在圖中表示數(shù)學操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組，即張量（tensor）。它靈活的架構(gòu)讓你可以在多種平臺上展開計算，例如臺式計算機中的一個或多個CPU（或GPU），服務器，移動設備等等。TensorFlow 最初由Google大腦小組（隸屬于Google機器智能研究機構(gòu)）的研究員和工程師們開發(fā)出來，用于機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡方面的研究，但這個系統(tǒng)的通用性使其也可廣泛用于其他計算領域。
Tensorflow是谷歌公司在2015年9月開源的一個深度學習框架。
正文開始：
直接看代碼：
%matplotlib
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
print('Training data size: ', mnist.train.num_examples)
print('Validation data size: ', mnist.validation.num_examples)
print('Test data size: ', mnist.test.num_examples)
img0 = mnist.train.images[0].reshape(28,28)
img1 = mnist.train.images[1].reshape(28,28)
img2 = mnist.train.images[2].reshape(28,28)
img3 = mnist.train.images[3].reshape(28,28)
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax0 = fig.add_subplot(221)
ax1 = fig.add_subplot(222)
ax2 = fig.add_subplot(223)
ax3 = fig.add_subplot(224)
ax0.imshow(img0)
ax1.imshow(img1)
ax2.imshow(img2)
ax3.imshow(img3)
fig.show()
畫圖結(jié)果：
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的tensorflow mnist 數(shù)據(jù)加載實現(xiàn)并畫圖效果，希望對大家有所幫助！
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