下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
首先介绍MNIST数据集。如图1-1所示，MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有 10 类，分别对应从 0～9，共10个阿拉伯数字。
图1-1 MNIST数据集图片示例
原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见表1-1。
表1-1 原始的MNIST数据集包含的文件
在表1-1中，图像数据是指很多张手写字符的图像，图像的标签是指每一张图像实际对应的数字是几，也就是说，在 MNIST数据集中的每一张图像都事先标明了对应的数字。
在 MNIST 数据集中有两类图像：一类是训练图像（对应文件train-images-idx3-ubyte.gz 和 train-labels-idx1-ubyte.gz），另一类是测试图像（对应文件t10k-images-idx3-ubyte.gz和t10k-labels-idx1-ubyte.gz）。训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的性能。在 TensorFlow 中，可以使用下面的Python代码下载MNIST数据（在随书附赠的代码中，该代码对应的文件是donwload.py）。
在执行语句mnist=input_data.read_data_sets（″MNIST_data/″，one_hot=True）时，TensorFlow会检测数据是否存在。当数据不存在时，系统会自动将数据下载到MNIST_data/文件夹中。当执行完语句后，读者可以自行前往MNIST_data/文件夹下查看上述4个文件是否已经被正确地下载
。
成功加载 MNIST 数据集后，得到了一个 mnist 对象，可以通过 mnist对象的属性访问到MNIST数据集，见表1-2。
表1-2 mnist对象中各个属性的含义和大小
运行下列代码可以查看各个变量的形状大小：
原始的MNIST数据集中包含了60000张训练图片和10000张测试图片。而在TensorFlow中，又将原先的60000张训练图片重新划分成了新的55000张训练图片和 5000 张验证图片。所以在 mnist 对象中，数据一共分为三部分：mnist.train 是训练图片数据，mnist.validation 是验证图片数据，mnist.test是测试图片数据，这正好对应了机器学习中的训练集、验证集和测试集。一般来说，会在训练集上训练模型，通过模型在验证集上的表现调整参数，最后通过测试集确定模型的性能。
在原始的MNIST数据集中，每张图片都由一个28×28的矩阵表示，如图1-2所示。
图1-2 单张图片样本的矩阵表示
在TensorFlow中，变量mnist.train.images是训练样本，它的形状为（55000，784）。其中，5000是训练图像的个数，而784实际为单个样本的维数，即每张图片都由一个784维的向量表示（784正好等于28×28）。可以使用以下代码打印出第0张训练图片对应的向量表示：
为了加深对这种表示的理解，下面完成一个简单的程序：将 MNIST数据集读取出来，并保存为图片文件。对应的代码文件为save_pic.py。
运行此程序后，在MNIST_data/raw/文件夹下就可以看到MNIST数据集中训练集的前20张图片。读者可以修改上述程序打印更多的图片。
变量mnist.train.labels表示训练图像的标签，它的形状是（55000，10）。原始的图像标签是数字0～9，我们完全可以用一个数字来存储图像标签，但为什么这里每个训练标签是一个10维的向量呢？其实，这个10维的向量是原先类别号的独热（one-hot）表示。
所谓独热表示，就是“一位有效编码”。我们用N维的向量来表示N个类别，每个类别占据独立的一位，任何时候独热表示中只有一位是1，其他都为0。读者可以直接从表1-3中理解独热表示。
表1-3 类别的原始表示和独热表示
运行下面的代码可以打印出第0张训练图片的标签：
代码运行的结果是[0.0.0.0.0.0.0.1.0.0.]，也就是说第0张图片对应的标签为数字“7”。
此外，我们可以打印出前 20 张图片的标签（对应程序 label.py），读者可以尝试与第 1.1.2 节中保存的图片对照，查看图像与图像的标签是否正确地对应上了。
至此，读者应当对变量mnist.train.images和mnist.train.labels很熟悉了。剩下的 mnist.validation.images、mnist.validation.labels、mnist.test.images、mnist.test.labels四个变量与它们非常类似，唯一的区别只是图像的个数不同，本章就不再做更详细的解释了。