#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) # 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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