tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果

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！

赞 (0)

相关推荐

  • Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords的方法

    学习谷歌的深度学习终于有点眉目了,给大家分享我的Tensorflow学习历程. tensorflow的官方中文文档比较生涩,数据集一直采用的MNIST二进制数据集.并没有过多讲述怎么构建自己的图片数据集tfrecords. 流程是:制作数据集-读取数据集--加入队列 先贴完整的代码: #encoding=utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() classes = {'test'

  • 详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): class_train.app

  • TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

    在前几天写的一篇博文<如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片>中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件. 车牌识别在当今社会中广泛存在,其应用场景包括各类交通监控和停车场出入口收费系统,在自动驾驶中也得到一定应用,其原理也不难理解,故很适合作为图像处理+机器学习的入门案例. 现在我们不妨酝酿一个大胆的想法:在TensorFlow中通过卷积神经网络+mnist数字集实现车牌识别. 实际上车牌字符除了数字0-9,还有字母A

  • TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法

    MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集.使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 运行上述代码会自动下载数

  • tensorflow实现加载mnist数据集

    tensorflow实现加载mnist数据集

    mnist作为最基础的图片数据集,在以后的cnn,rnn任务中都会用到 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据集存放地址,采用0-1编码 mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = Tr

  • Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存

    制作自己的训练集 下图是我们数据的存放格式,在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test, iris_train 为了向伟大的MNIST致敬,我们采用的数据名称格式和MNIST类似 classification_index.jpg 图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本,选择一个样本作为测试集,其余的作为训练集和验证集 生成这样数据的过程相对简单,如果有需要python代码的,可以给我发邮件,或者在我的github下载 至此,我们的训练集,测试集,验证

  • 详解如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片

    在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集. mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件. 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist数据集中导出手写体数字图片.了解这些手写体的总体形状,也有助于加深我们对TensorFlow入门课程的理解. 下面先给出通过TensorFlow api接口导出mnist手写体数字图片的python代码,再对代

  • tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果

    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

  • Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例

    在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. imp

  • python用pandas数据加载、存储与文件格式的实例

    数据加载.存储与文件格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数.其中read_csv和read_talbe用得最多 pandas中的解析函数: 函数 说明 read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为制表符("\t") read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是说,没有分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据,

  • Pytorch 数据加载与数据预处理方式

    数据加载分为加载torchvision.datasets中的数据集以及加载自己使用的数据集两种情况. torchvision.datasets中的数据集 torchvision.datasets中自带MNIST,Imagenet-12,CIFAR等数据集,所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类,都包含 _ _ len _ (获取数据集长度)和 _ getItem _ _ (获取数据集中每一项)两个子方法. Dataset源码如上,可以看到其中包含了两个没有实现的子

  • Tensorflow 2.4加载处理图片的三种方式详解

    目录 前言 数据准备 使用内置函数读取并处理磁盘数据 自定义方式读取和处理磁盘数据 从网络上下载数据 前言 本文通过使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ,介绍三种方式进行加载和预处理图片数据. 这里我们要确保 tensorflow 在 2.4 版本以上 ,python 在 3.8 版本以上,因为版本太低有些内置函数无法使用,然后要提前安装好 pillow 和 tensorflow_datasets ,方便进行后续的数据加载和处理工作. 由于本文不对模型进行质量保证,只介绍数据的加

  • 解决JSON数据因为null导致数据加载失败的方法

    一.首先分析问题: 使用NSJSONSerialization或者AFN框架的AFHTTPSessionManager(底层也是NSJSONSerialization)将NSData数据转化成OC对象,有时会出现URL正确,加载数据任然会报错: reason: '-[NSNull length]: unrecognized selector sent to instance 分析原因发现,转化出来的OC对象中含有null.所以,NSNull没有length方法,所以会报找不到方法错误. 二.解决

  • Oracle 高速批量数据加载工具sql*loader使用说明

    SQL*Loader(SQLLDR)是Oracle的高速批量数据加载工具.这是一个非常有用的工具,可用于多种平面文件格式向Oralce数据库中加载数据.SQLLDR可以在极短的时间内加载数量庞大的数据.它有两种操作模式. 传统路径:(conventional path):SQLLDR会利用SQL插入为我们加载数据. 直接路径(direct path):采用这种模式,SQLLDR不使用SQL:而是直接格式化数据库块. 利用直接路径加载,你能从一个平面文件读数据,并将其直接写至格式化的数据库块,而绕

  • C#使用Jquery zTree实现树状结构显示 异步数据加载

    C#使用Jquery zTree实现树状结构显示_异步数据加载 JQuery-Ztree下载地址:https://github.com/zTree/zTree_v3 JQuery-Ztree数结构演示页面:  http://www.treejs.cn/v3/demo.php#_101 关于zTree的详细解释请看演示页面,还有zTree帮助Demo. 下面简要讲解下本人用到的其中一个实例(直接上关键代码了): 异步加载节点数据: A-前台: <link href="zTree_v3-mas

  • 使用加载图片解决在Ajax数据加载中页面出现短暂空白的问题(推荐)

    使用加载图片解决在Ajax数据加载中页面出现短暂空白的问题(推荐)

    在项目中用ajax异步获取数据后有时会因为数据问题或者网络问题,页面一直显示空白,现在用加载图片来过渡这种状态: <script> $(function(){ $.ajax({ url:'',//提供接口的文件地址链接 dataType:'json', type:'POST', beforeSend: function(){ $('#loading').html("<img src=\"images/loading.gif\" width=\"15

  • jQuery+Ajax请求本地数据加载商品列表页并跳转详情页的实现方法

    jQuery+Ajax请求本地数据加载商品列表页并跳转详情页的实现方法

    效果: json文件: { "books":[ {"id":1,"imgUrl":"images/ly.jpg","price":"45.00","title":"论语","publish":"人民文学出版社","num":"303","desc":

随机推荐