将MNIST数据读取出来，并且保存为图片

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug  7 10:57:06 2018

@author: lenovo
"""

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os
#读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载
mnist = input_data.read_data_sets("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\MNIST_data",one_hot=True)
#查看训练数据的大小

#把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下
save_dir = 'C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\MNIST_data\\'
if os.path.exists(save_dir) is False:
    os.makedirs(save_dir)
    
#保存前20张图片
for i in range(20):
    #请注意,mnist.train.images[i,:]就表示第i张图片（序号从0开始）
    image_array = mnist.train.images[i, :]
    #TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28*28唯的图像
    image_array = image_array.reshape(28,28)
    #保存文件的格式为：
    #mnist_train_10.jpg，mnist_train_1.jpg,..,mnist_train_19.jpg

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug  7 10:57:06 2018

@author: lenovo
"""

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os
#读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载
mnist = input_data.read_data_sets("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\MNIST_data",one_hot=True)
#查看训练数据的大小

#把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下
save_dir = 'C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\MNIST_data\\'
if os.path.exists(save_dir) is False:
    os.makedirs(save_dir)
    
#保存前20张图片
for i in range(20):
    #请注意,mnist.train.images[i,:]就表示第i张图片（序号从0开始）
    image_array = mnist.train.images[i, :]
    #TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28*28唯的图像
    image_array = image_array.reshape(28,28)
    #保存文件的格式为：
    #mnist_train_10.jpg，mnist_train_1.jpg,..,mnist_train_19.jpg
    filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg'
    #将image_array保存为图片
    #先用scipy.misc.toimage转换为图像，在调用save直接保存。
    scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)
    

    filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg'
    #将image_array保存为图片
    #先用scipy.misc.toimage转换为图像，在调用save直接保存。
    scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)