MNIST数据集转化为二维图片的实现示例

技术  /  管理员 发布于 7年前   199

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：

#coding: utf-8from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport scipy.miscimport 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。