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：
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#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) |
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原文链接：https://www.cnblogs.com/houjun/p/9016837.html
