tensorflow mnist 數(shù)據(jù)加載實(shí)現(xiàn)并畫圖效果
關(guān)于 TensorFlow
TensorFlow™ 是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫(kù)。節(jié)點(diǎn)（Nodes）在圖中表示數(shù)學(xué)操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點(diǎn)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(tái)上展開計(jì)算，例如臺(tái)式計(jì)算機(jī)中的一個(gè)或多個(gè)CPU（或GPU），服務(wù)器，移動(dòng)設(shè)備等等。TensorFlow 最初由Google大腦小組（隸屬于Google機(jī)器智能研究機(jī)構(gòu)）的研究員和工程師們開發(fā)出來(lái)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，但這個(gè)系統(tǒng)的通用性使其也可廣泛用于其他計(jì)算領(lǐng)域。
Tensorflow是谷歌公司在2015年9月開源的一個(gè)深度學(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)并畫圖效果，希望對(duì)大家有所幫助！
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