tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果
更新时间：2020年02月05日 10:39:54 作者：陈阔
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。这篇文章给大家介绍tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果，感兴趣的朋友一起看看吧
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：
%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()
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！
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