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MNIST数据集转化为二维图片的实现示例

 更新时间：2020年01月10日 09:35:51   作者：HOU_JUN  
这篇文章主要介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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-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脚本之家。

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