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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

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。

架构​

Artist是图像上所有可见元素的基类，以对象的方式对可见元素进行描述。

numpy随机抽样​

随机数生成

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 方法的作用为：指定一个数组，并使用 [0, 1) 区间随机数据填充，这些数据均匀分布。

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.random.rand(2,3)
Out[2]:
array([[ 0.09887339,  0.75074537,  0.9944429 ],
       [ 0.92790081,  0.84365033,  0.3087985 ]])

术语​

axis

对于二维数组，垂直为轴0，水平为轴1。许多操作可以沿着一个轴进行。

>>> x = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> x
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.sum(axis=0)
array([12, 15, 18, 21])
>>> x.sum(axis=1)
array([ 6, 22, 38])