如何显示mnist中的数据(tensroflow)

在使用mnist数据集的时候，一直想看看数据中原来的图片，还有卷积层、池化层中的图片，经过不断的捣鼓，最后显示了出来。只看数据集中的图片用如下代码就好了：

 1 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
 2 import numpy as np
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 import pylab
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 6 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
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 8 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
 9 for one_pic_vic in batch_xs:
10     one_pic_arr = np.reshape(one_pic_vic,(28,28))
11     plt.imshow(one_pic_arr)
12     pylab.show()

　　batch_xs的Size是(100,784)，其中100是由batch大小决定，mnist中的每张图片本来的大小是28x28的，然后数据集中存成了1x784，所以batch_xs对应100张图片。上面的代码通过reshape把图片又转成了28x28，然后就可以通过plt.imshow()显示出来:

如果要看卷积神经网络中的卷积层、池化层，也可以用类似的方法，不过要先使用sess.run()方法来提取出来卷积层、池化层，因为图像比较多，所以就用plt.imsave()来保存到文件中。