从MNIST数据集官网可以下载MNIST数据集。

MNIST数据集以.gz格式压缩，Python可以直接读取而不需要解压缩：

import gzip

with gzip.open('t10k-images-idx3-ubyte.gz') as f:
    buf = f.read()

MNIST数据集使用二进制文件，而不是常规的图片文件格式。以t10k-images-idx3-ubyte为例，在官网有其结构说明：

[offset] [type]          [value]          [description]
0000     32 bit integer  0x00000803(2051) magic number
0004     32 bit integer  10000            number of images
0008     32 bit integer  28               number of rows
0012     32 bit integer  28               number of columns
0016     unsigned byte   ??               pixel
0017     unsigned byte   ??               pixel
........
xxxx     unsigned byte   ??               pixel

我们先随机生成一些数据：

import numpy as np

train_X = 20 * np.random.rand(100).astype(np.float32)
train_Y = (30 * train_X + 100 + 10 * np.random.randn(100)).astype(np.float32)

TensorFlow安装​

CPU版本直接pip install tf-nightly即可。

GPU版本需要安装显卡驱动、cuda、cudnn，注意版本。若手动安装cuda还要将cuda的lib64目录加入LD_LIBRARY_PATH环境变量。然后使用pip install tf-nightly-gpu安装即可。

在Python中一般使用

import tensorflow as tf

来import tensorflow。

OpenCV自带了图像拼接算法stitch，而且效果还不错。

在Youtube上看到了一个Gimp教程：GIMP Tutorial: Disintegration Effect，就来练习一下。

打开模特的照片，如果我们系统的Gtk主题是亮色的，画布衬垫可能是白色的，这样就和模特照片的白色混在一起了。因此，建议在 首选项>图像窗口>外观 修改画布衬垫模式。