import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('mnist_data/',one_hot=True) #注意这里用了one_hot表示，标签的形状是(batch_size,num_batches)，类型是float，如果不用one_hot，那么标签的形状是(batch_size,)，类型是int num_classes=10 batch_size=64 hidden_dim1=32 hidden_dim2=64

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利用自动编码器实现手写数字图像数据集的二维平面的展示 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False)#独热编码设为False # xs, ys = mnist.train.next_batch(10) #这个函数是取出一些数据。是从训练集里一次提取10张图片。则xs中存储的是图像的数据，ys存储的是这些图像对应的类别 # print (ys) #此时打印的应该是类别 # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # xs,ys = mnist.train.next_batch(10) # print (ys) #此时打印的应该是独热编码的形式