如何在tensorflow2中查看MNIST图像
在TensorFlow 2中查看MNIST图像，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库和模块：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt- 加载MNIST数据集：
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()- 可选：对数据进行预处理，例如归一化、重新调整大小等。
- 查看图像：
plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
plt.show()这将显示训练集中的第一张图像。
完整代码示例：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
plt.show()MNIST图像是手写数字图像数据集，用于机器学习和模式识别任务。每个图像都是28x28像素的灰度图像，标签是0到9之间的数字，表示图像中的手写数字。
TensorFlow 2是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练深度学习模型。通过使用TensorFlow 2，可以方便地加载和处理MNIST数据集，并使用各种深度学习模型对图像进行分类、识别等任务。
腾讯云提供了多个与机器学习和深度学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等。您可以访问腾讯云官方网站了解更多相关产品和服务的详细信息。
参考链接：
- TensorFlow官方网站：https://www.tensorflow.org/
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
相关·内容
我正在努力学习TensorFlow2。我有几个问题要问。即使你介绍一个教程来找到这些答案，或者直接给我答案，那也是很好的。我正在努力学习，这不是家庭作业或项目。
我从TensorFlowdatasets下载了MNIST数据集。
Data=tfds.load('mnist')
然后我吐出了训练和测试
test=Data['test']
train=Data['train']
现在我想要访问火车的第一张照片。
1-我如何做到这一点？为什么train[0,0,0]不工作？如何拆分图片和标签？如何绘制train[0,0,0]
浏览 6提问于2020-08-05得票数 0
我正在学习使用TensorFlow创建一个学习模型。
我已经成功运行了MNIST教程，现在想用自己的图片测试模型。它们是相同大小的图像(224x224)，并分类为文件夹。
现在，我想使用这些图像作为我的模型的输入，如MNIST示例中所示。我试图打开MNIST数据集，但它是不可读的。我想它已经被转换成一些二进制类型了。通过这个例子，我认为MNIST数据集有这样一个结构：
马恩斯特
测试
图片
标签
火车
图片
浏览 8提问于2016-07-11得票数 1
回答已采纳
我已经学习了tensorflow2教程，但是现在我想使用模型来预测图像。
我的代码：
import tensorflow
import tensorflow_datasets
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy
def normalize_img(img, label):
return tensorflow.cast(img, tensorflow.float32) / 255., label
(mnist_train, mnist_raw), mnist_info = tensorflow_datasets.load(
浏览 6提问于2022-05-15得票数 0
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1回答
我正在用mnist做数字识别模型。学习效果较好，模型准确率在98.6%左右。但是，当我测试其他图像(不是mnist图像)时，准确率非常低。
这是我处理图像的代码。我要使用的图像是IAM数据集。这里有一个链接。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from glob import glob
from skimage import color
from skimage import io
import matplotlib.cm as cm
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
我使用的是用Tensorflow1实现的其他代码(Code Link)。我想在Tensorflow2中运行这段代码，但是我得到了这个错误： mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 我使用以下指令升级了这段代码： !tf_upgrade_v2 \
--infile /research/dept8/gds/anafees/MyTest.py \
浏览 20提问于2021-03-26得票数 0
我正在尝试用TensorFlow 2的模型子类创建一个LeNet-300-100稠密神经网络。我所拥有的代码如下：
batch_size = 32
num_epochs = 20
# Load MNIST dataset-
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
X_train = X_train.astype('float32') / 255.0
X_test = X_test.astype('float32') / 255.0
# Conve
浏览 2提问于2020-12-18得票数 2
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我打印了pytorch和https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/tree/master/data的mnist数据集的第一个训练图像的矢量化形式。对于浮点精度误差来说，差异似乎太大了。 第一个mnist列车的完全不同图像：https://www.diffchecker.com/6y6YTFiN ? 要重现的代码： import mnist_loader
import numpy
numpy.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.4f
浏览 17提问于2020-10-24得票数 1
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使用Tensorflow - dataset，我将MNIST数据集集成到Tensorflow中，现在希望使用Matplotlib可视化单个图像。我是按照这个指南做的：
不幸的是，我在执行过程中收到了一条错误消息。但在“指南”中效果很好。
根据指南，您必须使用new ()函数创建一个只有一个图像的新数据集。然后在指南中访问这些特性。在我的尝试中，我总是收到一条错误消息。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
impo
浏览 0提问于2019-06-25得票数 3
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1回答
我正在尝试将图像单应性代码从TF1版本转换为TF2，只是TF脚本转换在这里不起作用。我坚持批量处理数据集，因为图像，image_patch和image_Indices具有不同的形状。虽然TF1在摄取和批处理数据集方面没有问题，但TF2在这方面遇到了麻烦。 imgs= np.random.rand(11,240,320,3)
pts = np.random.randint(100, size =(11,8))
patch = np.random.rand(11,128,128,1)
imgs = tf.convert_to_tensor(imgs)
pts = tf.convert_to_t
浏览 35提问于2021-04-21得票数 0
1回答
我想在一个分布中计算图像之间的距离，为了得到更多的解释，如果我们有MNIST数据集，我想要计算它们之间的距离，因为图像是不同的，图像属于1类，其他的属于类2等等。并且同一类中的图像之间的距离(例如，第1类)将很小。
那么，我怎么能做到呢？对此，合适的距离度量是什么？是KL或EMD还是其他措施？
谢谢。
浏览 2提问于2020-11-18得票数 0
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1回答
如何在图像数据中编码丢失的像素？
、、、、
我正在研究MNIST数据集上的一个示例，只是好奇，如果您的图像输入数据缺少一些像素，您将如何编码它。由于这些值总是正数，并且在0到1之间标准化，所以将其编码为-1或其他值是否有意义。
谢谢
浏览 0提问于2020-08-04得票数 1
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我是神经网络的新手，并为初学者介绍了MNIST示例。
我目前正尝试在Kaggle的另一个没有测试标签的数据集上使用这个例子。
如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型，因此无法像MNIST示例中那样计算准确性，我希望能够看到预测。有没有可能以某种方式访问观察值和它们的预测标签，并将它们打印出来？
浏览 0提问于2015-12-03得票数 3
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1回答
在连续运行多个模型之后，当我检查仪表板时，我可以在Graph中看到前面的模型。
我确实保存在每个型号的不同文件夹中。
这里我的代码(Conda3.7环境上的tensorflow2)：
import tensorflow as tf
def create_model(num_model):
'''
Choose between two neural networks models
:param num_model: Model number : 1 for model one and anything else for the second mo
浏览 2提问于2020-06-18得票数 0
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1回答
我有一些图像和它们各自的标签作为训练集。 我想将它用作TensorFlow中的数据集(就像我们如何使用mnist数据集，并可以使用mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)批量获取数据一样) 问题是，我如何创建自己的数据集，以便可以批量使用它？ 附加信息:训练集有4575张28 x 28 (缩放)的图像和分类标签。总共有62个班级。 ? 如果需要更多信息，请让我知道。
浏览 9提问于2019-10-11得票数 1
1回答
错误总是说：
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 16384/11490434 [..............................] - ETA: 10s
并且一直这样做，我编写的代码如下：
import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test)= tf.datasets.mnist.load_data()
print(x_train[0])
我正在尝试使用这个命令打
浏览 7提问于2021-11-02得票数 0
我在看。
在本教程中，这些图像就像这样神奇地被阅读：
mnist = learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images
我的图片放在两个目录中：
../input/test/
../input/train/
它们都有一个*.jpg结尾。
那么如何将它们读入到我的程序中呢？
我不认为我可以使用learn.datasets.load_dataset，因为它似乎采用了专门的数据集结构，而我只有包含图像的文件夹。
浏览 4提问于2017-07-06得票数 4
我有一个文件夹的图像在我的电脑，但我不知道如何设置输入层。这是他们在示例页面上提供的代码。我不知道如何将我的文件夹实现成这种格式。
def main(unused_argv):
# Load training and eval data
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.in
浏览 1提问于2018-06-08得票数 0
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假设我有一个图像文件夹，如：
PetData
|
Dog - images
|
Cat - images
如何将其转换为(x_train，y_train)，(x_test，y_test)格式？我看到在MNIST数据集中广泛使用这种格式，如下所示：
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
但是，我想用我自己的图像文件夹来完成这个任务。
浏览 4提问于2020-07-08得票数 5
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1回答
我有一个用MNIST训练的deeplearning4j神经网络(NN)，用来识别图像上的数字。由于MNIST集包含28x28像素的图像，因此我能够使用此神经网络预测28x28图像的类别。
我正在尝试找出如何将此神经网络应用于手写页面的图片？如何将图像中的文本转换为实际的文本(OCR)？基本上，需要什么样的预处理，以及如何找出图像中文本所在的部分？如何派生图像的较小部分以单独应用NN？
浏览 2提问于2021-01-31得票数 0
1回答
我正在创建一个机器学习模型来对数字图像进行分类。我使用Tensorflow和Keras使用内置的tf.keras.datasets.mnist数据集对模型进行了培训。该模型可以很好地处理来自mnist数据集本身的测试映像，但我想为它提供自己的映像。我提供给这个模型的图像是从Captcha中提取出来的，因此它们将遵循类似的模式。我已经在公共谷歌驱动器文件夹中提供了一些图片示例。当我输入这些图像时，我注意到模型不是很精确，我对原因有一些猜测。
图像的背景在图像中产生了太多的噪音。
数字没有居中。
该图像在MNIST训练集(黑色背景白色文本)的颜色格式中并不严格。
我想问的是，我
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
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我将MNIST数据集导入为train_data_MNIST = torchvision.datasets.MNIST(root=path+"MNIST", train=True,transform=transforms, download=True)，并试图从MNIST生成一个较小的数据集，比如前10,000个图像和相应的标签。我知道这可以用torch.utils.data.Subset来处理。但我想要的是一个torchvision.datasets对象(如果我直接将torch.utils.data.Subset应用于我上面列出的train_data_MNIST，则结果是来自t
浏览 15提问于2022-09-02得票数 0
我很难恢复一个保存下来的模型。我正在MNIST数据集上训练CNN，所有这些都是根据MNIST关于的教程进行的，我正在用以下代码保存我的模型：
saver.save(sess, './Tensorflow_MNIST', global_step=max_steps)
这将创建以下文件：
Tensorflow_MNIST-1000数据-00000-00001
Tensorflow_MNIST-1000指数
Tensorflow_MNIST-1000元
检查点
稍后，我希望加载该模型并继续使用以下内容进行培训：
with tf.Session() as ses
浏览 0提问于2017-05-10得票数 2
我正在使用python3.7，并试图使用MNIST训练数据映像。没有使用 PyTorch、tf、kears框架来帮助轻松地使用dataset，而是直接使用mnist模块。
我在为美国有线电视新闻网跟踪
import mnist
然后我尝试了"pip“(在卸载python之后，我完成了‘’)并成功下载了它。然后我输入了相同的代码来制作火车图像。
train_images = mnist.train_images()
然而，说"AttributeError:模块'mnist‘没有属性'train_images'"
我检查了print(mnist)，它
浏览 2提问于2020-02-06得票数 1
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我计划使用MNIST数据库来训练一个分类器来识别手写数字。我有几个问题：
我可以将图像读取为矩阵或像素数组吗？
到目前为止，我发现的两个选择是getRGB和PixelGrabber。如何读取MNIST数据库？
我看到了它的形式：
B9 9F 97 3C 24 .
浏览 3提问于2012-02-23得票数 1
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背景：
我试图创建一个基本的神经网络来识别手绘图像使用MNIST数据集。在针对MNIST数据进行训练/预测时，我有一些有用的东西。
目标：
我想开始将模型应用于非MNIST图像(即我自己创建的手绘图像)。
问题：
我创建的每一个手绘图像的预测都是不正确的(这很奇怪，因为对MNIST图像的预测是95%的准确性)。
代码：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
mnist = tf.keras.datasets.mnist # 28x28 images of ha
浏览 1提问于2019-10-30得票数 3
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通过在我的Anaconda终端中输入以下命令，我在我的Windows设备上通过pip安装了python-mnist包，就像Github文档中所描述的那样：
pip install python-mnist
这对我来说很好。但是，当我试图用这个包加载数据时，如下所示：
import mnist
train_images = mnist.train_images()
我得到以下错误
AttributeError: module 'mnist' has no attribute 'train_images'
我对在python中安装软件包非常陌生，也不知道为什么会发生
浏览 1提问于2018-11-04得票数 2
回答已采纳
问题
当运行kur dump mnist.yml时，输出有重复的部分：training是train的复制部分，testing是test的，evaluation是evaluate的等等。参见下面的示例：
{
"evaluate": {
"data": [
{
"mnist": {
"images": {
"checksum": "8d4
浏览 3提问于2017-03-25得票数 0
回答已采纳
我正在使用MNIST示例，其中包含60000个训练图像和10000个测试图像。如何在10000张测试图像中找出分类/预测错误的图像？
浏览 1提问于2016-09-03得票数 19
回答已采纳
我正在研究医学图像分类问题，并且遇到了低数据集的问题。所以我想使用WGAN生成图像。在给定的代码中，WGAN代码以MNIST数据集为例。在图像生成之后，也很容易识别出它们属于哪个类别的数字。但在医学图像的情况下，在生成图像后，很难确定生成的图像属于哪个类别，因为它们是从给定的代码中分组保存的： def sample_images(self, epoch):
r, c = 5, 5
noise = np.random.normal(0, 1, (r * c, self.latent_dim))
gen_imgs = self.generator.
浏览 31提问于2019-03-22得票数 0
如何将文件路径中的图像格式化为与mnist.load_data()相同的格式？我当前正在从一个干燥/文件路径获取图像，如何才能以与mnist用于mnist.load_data()相同的方式格式化这些图像
浏览 3提问于2017-03-05得票数 1
2回答
我一直在研究MNIST数据集，以了解如何在我的深度学习课程中使用Tensorflow和Python。
多亏了网站上的tensorflow教程，我可以在内部/外部读取数据，还可以在softmax和cnn中训练它。最后，我可以在softmax中获得>%90，在cnn中获得>%98，准确性。
我的问题是，我想要将MNIST上的所有图像调整为14x14，并再次训练它，也是为了增强所有图像(加噪，旋转等)。再训练一次。最后，我希望能够比较这三个不同数据集的准确性。
你能帮我解题吗？如何调整所有图像的大小以及模型应该如何更改。
谢谢!
浏览 2提问于2017-03-14得票数 1
2回答
我在学TF。从mnist数据集开始。我有10.000张28*28像素的图像。如果我把它作为形状输入
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from matplotlib import pyplot
from tensorflow.keras import layers
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
inputs = keras.Input(shape=(28, 28))
浏览 4提问于2020-11-16得票数 0
回答已采纳
1回答
MNIST使用以下代码加载数据：
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
我已经准备好了自定义数据集，并希望加载相同的数据集。因此，尝试了以下代码：
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = (('C:\\Users\\sm50014\\Desktop\\new\\t10k-images-idx
浏览 1提问于2018-09-18得票数 1
回答已采纳
我学习了本教程，并培训了一个从MNIST集合中识别手写数字的模型。
下面的代码按预期工作，并为集合中的每个图像打印概率和类
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images # Returns np.array
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() as sess:
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(model_fn=cnn_model_fn,
浏览 1提问于2018-02-25得票数 2
回答已采纳
每次我尝试重新安装Cuda时，它都会失败，每当我尝试在当前设置下导入Tensorflow时，它就会pip，但是它不会导入，而是会返回：
导入tensorflow作为tf跟踪(最近一次调用)：文件"C:\Users\MBUSI\Anaconda3\pkgs\conda-4.4.10-py36_0\Library\bin\conda\envs\tensorflow2\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py"，行58，在从"C:\Users\MBUSI\Anaconda3\pkgs\conda-4.4
浏览 2提问于2018-10-30得票数 0
我很困惑，为什么官方的eager模式所说的将会话保留在tf2中有这么多好处。此外，有时我不确定是否使用session，并在tf编程中不断制造错误，有时添加session只是碰碰运气。
浏览 3提问于2021-08-06得票数 0
我已经使用标准代码下载了MNIST_Fashion数据集，并使用Tensorflow 2 (2.3.1)和Keras (2.4.0)运行了一个CNN。该代码在没有GPU的普通笔记本电脑上运行良好。然而，在装有NVIDIA RTX 2080 Max-Q的笔记本电脑上，我得到了错误信息：“没有算法工作！”
你有什么建议如何在使用GPU的笔记本电脑上运行代码？
我使用的代码如下：
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
from tensorflow import keras
浏览 9提问于2021-01-10得票数 2
1回答
我目前正在研究手写体数字识别问题。
首先，我已经针对MNIST数据集测试了手写数字样本。
我得到了一个53%的准确性，我需要90%以上的准确性。
以下是我到目前为止为提高准确度所做的努力。
创建了我自己的数据集
- I have created 41,000 examples. To get started I made a small dataset, which has 10000 examples( 1000 for each digits ).
- The dataset was created on the lines of mnist format( probably
浏览 1提问于2018-04-06得票数 1
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1回答
我想看看用于机器学习的MNIST数据集。在Tensorflow中，MNIST数据集可以用
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
full_data_x = mnist.train.images
然而，当我试图可视化一个80x80数组的数据时，我会使用
test_x, test_y = mnist.test.images, mnist.test.labels
plt.gray()
plt.imshow(1-test_x[80:160,80:160])
看起来真的很奇怪：
我如何提取实际
浏览 2提问于2018-10-23得票数 0
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我刚刚安装了print(tf.version)，但是当我打开一个jupyter笔记本并导入tensorflow时，当我使用tensorflow2时，我得到了一个1.13版本。
浏览 2提问于2019-09-12得票数 0
2回答
我一直试图使用转移学习的MNIST数据集使用VGG/盗梦空间。但这两个网络都接受至少224x224x3大小的图像。如何将28x28x1 MNIST映像重定向到224x224x3以进行传输学习？
浏览 1提问于2017-12-17得票数 11
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2回答
我正在做机器学习方面的研究。现在我想用一些著名的数据集来测试我的算法。由于我是这个领域的新手，除了MNIST之外，我找不到其他合适的数据集。我认为MNIST非常适合我们的研究。有谁知道MNIST有类似的数据集吗？
附注:我知道另一个经常使用的手写数字数据集，称为USPS数据集。但我需要一个包含更多训练示例的数据集(通常超过10000个，与MNIST中的训练示例数量相当)，因此USPS不在我的选择之列。
浏览 1提问于2013-03-23得票数 9
链接中给出了使用迁移学习对MNIST数据集进行分类的代码
我不能理解代码中的'filename‘代表什么？还有，为什么数据集在代码中加载了两次。
我已经看到使用load_img()函数的代码，但是我仍然无法运行给定的代码而不出错，因为'filename‘是未知的，因为它没有在链接中定义。
MNIST数据集由两个文件'mnist_train.csv‘和'mnist_test.csv’组成。有一些代码将.csv文件转换为图像，但是每个图像都有一个.csv文件。这里，对于训练和测试中出现的所有图像，只有两个.csv文件。
提前感谢！
浏览 1提问于2018-08-23得票数 0
回答已采纳
我想在keras上的MNIST数据集上实现i-RevNet，并从i-RevNet的输出生成原始的28*28输入图像，但我没有线索。我能找到的在线资源都是基于tensorflow的。
浏览 2提问于2018-08-08得票数 0
我从yann.lecun.com下载了MNIST培训图像和标签，并解压缩它们。我试着用这个代码来加载它们-
from mlxtend.data import loadlocal_mnist
features,labels = loadlocal_mnist(
images_path='/python/mnist-files/train-images-idx3-ubyte',
labels_path='/python/mnist-files/train-labels-idx1-ubyte')
但是，我发现了这个错误-
Traceback (mos
浏览 1提问于2019-02-08得票数 3
回答已采纳
我使用的是： trainset = datasets.MNIST('saved/train', download=True,
train=True, transform=transform)
valset = datasets.MNIST('saved/test', download=True,
train=False, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
t
浏览 16提问于2020-01-31得票数 0
回答已采纳
1回答
时装-MNIST数据集自动返回用于培训的60,000张图像和用于评估的10,000张图像。我该如何改变这些数字？
这是我的源代码，相关部分是：
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
浏览 0提问于2019-04-28得票数 4
我正在分析。当我从tensorflow.examples.tutorials.mnist中使用tensorflow.examples.tutorials.mnist时，如中所示
self.x_train = input_data.read_data_sets("mnist",\
one_hot=True).train.images
我取得了相当好的结果：
不过，当我使用来自mnist的keras.datasets和144行时，如下所示：
(xtr, ytr), (xte, yte) = mnist.load_data();
self.x_train =
浏览 0提问于2018-12-31得票数 1
回答已采纳
我了解如何从公共TensorFlow数据集中获取数据集(例如“mnist”)
dataset = tfds.load( 'horses_or_humans' , split=tfds.Split.TRAIN )
如何为图像数据集获取数据集？
浏览 12提问于2021-03-07得票数 0
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