tf学习(三)—— MNIST手写识别 上

博客介绍了在使用TensorFlow进行MNIST手写数字识别时遇到的NameError问题,原因是未正确导入input_data别名。解决方案是导入tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data并命名为input_data。随后,文章详细展示了MNIST数据集的存储结构,包括训练和测试数据的图像和标签的形状,并解释了训练图像的像素值特点。

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MNIST-NameError: name ‘input_data’ is not defined解决办法

其实这是由于导入工具库后没有使用正确别名的原因,只要加入as input_data即可。
应改成如下代码:
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)


了解MNIST存储情况

分为训练数据与测试数据

train_images=mnist.train.images
train_labels = mnist.train.labels
test_images = mnist.test.images

test_labels = mnist.test.labels

print("train_images_shape:", train_images.shape)
print("train_labels_shape:", train_labels.shape)
print("test_images_shape:", test_images.shape)

print("test_labels_shape:", test_labels.shape)

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data

mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)

结果

train_images_shape: (55000, 784)
train_labels_shape: (55000, 10)
test_images_shape: (10000, 784)
test_labels_shape: (10000, 10)


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