文章目录
- 操作步骤
- 代码
- 效果
* - 1.MNIST_data_folder 文件夹中自动下载保存MNIST数据集
- 2.提取出的数据自动生成0-9 10个文件夹，每个文件夹中存对应的数字图片
- 3.代码生成效果
- 4.MNIST数据分类
MNIST数据集官网（需要翻墙）：
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
操作步骤
step1.创建项目，在新的python文件中直接将下面代码复制，不需要提前下MNIST数据集
step2.在项目中创建一个文件，文件名为 MNIST_data_folder
step3.直接运行程序就行
; 代码
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import os
from PIL import Image
import numpy as np
MNIST_data_folder = 'MNIST_data_folder'
mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data_folder, one_hot=False)
imgs, labels = mnist.validation.images, mnist.validation.labels
for i in range(10):
if not os.path.exists(str(i)):
os.makedirs(str(i))
cnt = [0 for i in range(10)]
for i in range(imgs.shape[0]):
array = (imgs[i].reshape((28, 28)) * 255).astype(np.uint8)
cnt[labels[i]] += 1
img = Image.fromarray(array, 'L')
img.save(str(labels[i]) + '\\' + str(cnt[labels[i]]) + '.jpg')
代码参考链接：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9597119.html
效果
1.MNIST_data_folder 文件夹中自动下载保存MNIST数据集
注：不需要解压，代码自己提取其中的数据
; 2.提取出的数据自动生成0-9 10个文件夹，每个文件夹中存对应的数字图片
以数字0为例：
3.代码生成效果
; 4.MNIST数据分类
0123456789总计训练集544461795470563853074987541757155389545455000验证集4795634884935354345015504624955000测试集9801135103210109828929581028974100910000总计69037877699071416,8246,3136,8767,29368256,95870000
注：每个文件中图片都是从0开始命名
Original: https://blog.csdn.net/weixin_49883619/article/details/121879790
Author: 计算机量子狗
Title: 如何将MNIST数据集转化为真实图片集
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