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MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,TensorFlow对MNIST数据集做了封装,可以直接调用。MNIST数据集包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据,每一张图片都代表了0-9中的一个数字,图片大小都是28*28。虽然这个数据集只提供了训练和测试数据,但是为了验证训练网络的效果,一般从训练数据中划分出一部分数据作为验证数据,测试神经网络模型在不同参数下的效果。TensorFlow提供了一个类来处理MNIST数据。
代码如下:
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入MNIST数据集,如果指定地址下没有下载好的数据,那么TensorFlow会自动在网站上下载数据 mnist = input_data.read_data_sets("/tensorflow_google") #打印训练数据大小 print("Training data size:", mnist.train.num_examples) #打印验证集大小 print("Validating data size:", mnist.validation.num_examples) #打印测试集大小 print("Testing data size:", mnist.test.num_examples) #打印训练样例 print("Example training data", mnist.train.images[0]) #打印训练样例的标签 print("Example training data label:", mnist.train.labels[0]) >>Training data size: 55000 Validating data size: 5000 Testing data size: 10000 Example training data [ 0. ... 0. ] Example training data label: 7