21个项目玩转深度学习 （1）

 

1、概念介绍

MNIST 是一个入门级计算机视觉数据集，包含了很多手写数字图片。

Yann LeCun's MNIST page ( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 也提供了训练集与测试集数据的下载。

参考 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_download.html

2、安装TensorFlow

安装python对应版本的pip和依赖包

若python版本为2.7，则输入如下命令： sudo apt-get install python-pip python-dev

若python版本为3.x，则输入如下命令： sudo apt-get install python3-pip python3-dev

升级pip版本 在装tensorflow之前，不管是不是最新的pip版本，都要更新一下，具体命令如下： python 2.7版本：sudo pip install --upgrade pip python 3.x版本：sudo pip3 install --upgrade pip

更改pip源地址（提高下载速度） 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加"."，表示是隐藏文件夹)，内容如下： [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com

安装TensorFlow TensorFlow可以安装CPU和GPU两种版本，CPU版本安装命令如下： python 2.7版本：sudo pip install tensorflow python 3.x版本：sudo pip3 install tensorflow GPU版本安装命令如下： python 2.7版本：sudo pip install tensorflow-gpu python 3.x版本：sudo pip3 install tensorflow-gpu

验证

在终端输入python，进入python命令行，（退出键盘输入 Ctrl + D） import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello Tensorflow') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

3、MNIST数据集的导入

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot = True) //或者 mnist = input_data.read_data_sets('/home/xfb/Downloads/MNIST_data',one_hot = True) //其中/home/xfb/Downloads/MNIST_data 是压缩数据的存储路径

4、查看mnist对象的各个属性的含义和大小

#查看训练数据的大小 >>> print(mnist.train.images.shape) (55000, 784) >>> print(mnist.train.labels.shape) (55000, 10)

5、实验 将MNIST数据集保存为图片

#打印出第0张图片的向量表示 print(mnist.train.images[0,:])