tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果

关于 TensorFlow

TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

Tensorflow是谷歌公司在2015年9月开源的一个深度学习框架。

正文开始：

直接看代码：

%matplotlibfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport matplotlib.pyplot as pltmnist = 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()

画图结果：

总结

以上所述是小编给大家介绍的tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果，希望对大家有所帮助！