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tensorflow mnist 數據加載實現并畫圖效果

 更新時間:2020年02月05日 10:39:54   作者:陳闊  
TensorFlow™ 是一個采用數據流圖(data flow graphs),用于數值計算的開源軟件庫。這篇文章給大家介紹tensorflow mnist 數據加載實現并畫圖效果,感興趣的朋友一起看看吧

關于 TensorFlow

TensorFlow™ 是一個采用數據流圖(data flow graphs),用于數值計算的開源軟件庫。節(jié)點(Nodes)在圖中表示數學操作,圖中的線(edges)則表示在節(jié)點間相互聯系的多維數據數組,即張量(tensor)。它靈活的架構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)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網絡方面的研究,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()

畫圖結果:

總結

以上所述是小編給大家介紹的tensorflow mnist 數據加載實現并畫圖效果,希望對大家有所幫助!

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