關(guān)于 TensorFlow

TensorFlow™ 是一個采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫。節(jié)點(diǎn)（Nodes）在圖中表示數(shù)學(xué)操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組，即張量（tensor）。它靈活的架構(gòu)讓你可以在多種平臺上展開計(jì)算，例如臺式計(jì)算機(jī)中的一個或多個CPU（或GPU），服務(wù)器，移動設(shè)備等等。TensorFlow 最初由Google大腦小組（隸屬于Google機(jī)器智能研究機(jī)構(gòu)）的研究員和工程師們開發(fā)出來，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，但這個系統(tǒng)的通用性使其也可廣泛用于其他計(jì)算領(lǐng)域。

Tensorflow是谷歌公司在2015年9月開源的一個深度學(xué)習(xí)框架。

正文開始：

直接看代碼：

%matplotlibfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport matplotlib.pyplot as pltmnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)print('Training data size: ', mnist.train.num_examples)print('Validation data size: ', mnist.validation.num_examples)print('Test data size: ', mnist.test.num_examples)img0 = mnist.train.images[0].reshape(28,28)img1 = mnist.train.images[1].reshape(28,28)img2 = mnist.train.images[2].reshape(28,28)img3 = mnist.train.images[3].reshape(28,28)fig = plt.figure(figsize=(10,10))ax0 = fig.add_subplot(221)ax1 = fig.add_subplot(222)ax2 = fig.add_subplot(223)ax3 = fig.add_subplot(224)ax0.imshow(img0)ax1.imshow(img1)ax2.imshow(img2)ax3.imshow(img3)fig.show()

畫圖結(jié)果：

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的tensorflow mnist 數(shù)據(jù)加載實(shí)現(xiàn)并畫圖效果，希望對大家有所幫助！