MNIST 数据数组中的图像在哪里？

Question

我正在尝试查看用于机器学习的 MNIST 数据集。在 Tensorflow 中，可以使用

导入 MNIST 数据集

mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
full_data_x = mnist.train.images

但是，当我尝试使用 80x80 的数据数组来可视化时

test_x, test_y = mnist.test.images, mnist.test.labels
plt.gray()
plt.imshow(1-test_x[80:160,80:160])

这样看起来真的很奇怪：

如何提取实际手写数字的图像，就像它们在互联网上显示的那样：

我看到了类似的问题，例如this。但是，我会特别感兴趣 where 在训练数据数组中图像实际上是隐藏的。我知道张量流模块提供了显示图像的功能。

Answer 1

我想我现在明白了你的问题，这与我认为重复的问题有点不同。

图像不一定是隐藏的。该列表的每个索引本身就是一个图像：

num_test_images, num_train_images = len(mnist.test.images), len(mnist.train.images)

size_of_first_test_image, size_of_first_train_image =  len(mnist.test.images[0]), len(mnist.train.images[0])

print num_test_images, num_train_images
print size_of_first_test_image, size_of_first_train_image

输出：

10000 55000
784 784

可以看到训练和测试图像的数量就是每个mnist列表的长度。每个图像都是一个大小为 784 的平面数组。您必须自己重塑它才能使用 numpy 或类似的东西显示它。

试试这个：

first_test_image = np.array(mnist.test.images[0], dtype='float')
reshaped_image = first_image.reshape((28, 28))