インポートSYS、OSの
sys.path.append（' F：\ミリリットル\ DL \ソースコード'）＃导入此路径中
から dataset.mnist インポートload_mnist
から PIL インポートイメージ
インポートNPとしてnumpyの
（x_train、t_train）、（x_test 、t_test） load_mnist =（真=フラット化、偽=正規化し、one_hot_label = False）が
＃真のパラメータがFalseに設定した場合、入力画像の意味は28 * 28 *の3次元配列と比較して、（784で構成する素子の一次元アレイになる）拡張さ平ら。元のピクセルは0〜255.one_hot_labelラベル設定が場合TrueにFalseに（表現onehot）を表しonehot保存されるままであれば、入力画像を正規化して、0.0〜0.1の正規化された値を表します。唯一のワンホット溶液正しいラベル1を表すので、[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]のように、アレイの残りの部分は、すべて0です。one_hot_labelは、正解ラベルを保存7,2と同じくらい簡単なFalseの場合は、Trueにone_hot_labelとき、ラベルがワンホット表現として保存されます。
DEF （IMG）をimg_show：
pil_img = Image.fromarray（np.uint8（IMG）） ＃は、形状データPILのnumpyのアレイは、オブジェクトのために使用されるに格納された画像を変換します。
pil_img.show（）
IMG = x_train [0]
ラベル = t_train [0]
印刷（ラベル）
を印刷（img.shape）
IMG = img.reshape（28、28 ）
プリント（img.shape）
img_show（IMG）
