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MNIST数据集转化为二维图片的实现示例
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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本文介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例，分享给大家，具体如下：

#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)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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