# 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) # 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): # 注意, mnist.train.images[i, :]就表示第一张图片(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, 我们要把它还原成28*28维的图像 image_array = image_array.reshape(28, 28) # 保存文件格式为: # 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.mist.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)