2.1数据-paddlepaddle数据集mnist

会一步一步剖析这个怎么使用，抛砖引玉，
paddle.dataset.mnist：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/data/dataset_cn/mnist_cn.html

paddle.batch:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/batch_cn.html#batch

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MNIST数据集。（手写数字图像）

• 会自动从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载数据集
• 将训练集和测试集解析为paddle reader creator
• reader中的每个样本的图像像素范围是[-1，1]，标签范围是[0，9]

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import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.dataset.mnist as mnist
import paddle.fluid as fluid
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

def load_image(im):
    im = np.array(im).reshape(28, 28).astype(np.float32)
    return im

def show(img):
    plt.imshow(img)
    plt.show()

# 得到mnist.train()的迭代函数.reader()
a=mnist.train()
# 对a迭代一次，返回给b
b=next(a())

# a:<function paddle.dataset.mnist.reader_creator.<locals>.reader()>
# len(b):2

# 返回的是一个图像数据，及其标签：5
# b[0].shape,b[1]:(784,), 5

# 一个批次的读取，每个批次读4个图像数据，返回一次返回一个批次的.reader()
train_reader = paddle.batch(mnist.train(), batch_size=4)
test_reader = paddle.batch(mnist.test(), batch_size=4)

# 进行迭代，此时一次返回4个数据
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
    print(len(data))
    break

# 图像像素范围是[-1，1]，标签范围是[0，9]
# data[0]: 0号样本
# data[0][0]:  0号样本 的数据
# data[0][1]:  0号样本的label
# data[0][0].shape,data[0][1]:(784,), 5

# 每个样本的图像像素范围是[-1，1]，标签范围是[0，9]
# data[0][0].all()>=-1 and data[0][0].all()<=1:True

# number 0 image ,label is 5
label=data[0][1]
# label:5

# 转换784长向量变成一个正常2d图像数据：28 x 28
img=load_image(data[0][0])
# img.shape:(28, 28)

# 展示这个图像数据
show(img)

label=data[2][1]
# label:4
img=load_image(data[2][0])
show(img)