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这篇CFSDN的博客文章MNIST数据集转化为二维图片的实现示例由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
本文介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例,分享给大家,具体如下:
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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)
|
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://www.cnblogs.com/houjun/p/9016837.html 。
最后此篇关于MNIST数据集转化为二维图片的实现示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于MNIST数据集转化为二维图片的实现示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!