首先登陸網址：

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

下載4個檔案

 下載完之後，解壓出來到資料夾

耐心等待，網上好慢。

放到當前的路徑下：

 檢視資料集驗證圖片

檢視資料集的驗證標籤

檢視資料集的測試圖片

檢視資料集的測試標籤

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot = True)

print(mnist.validation.images.shape)
print(mnist.validation.labels.shape)

print(mnist.test.images.shape)
print(mnist.test.labels.shape)
 

輸出結果如下：

 784 =28*28 說明維度是784維，其實就是一個28*28的圖片

*********************儲存圖片******************************

需要先安裝scipy

先進入Anaconda

進入tensorflow環境：activate tensorflow 

在輸入：conda install scipy

 有事一個漫長的等待，先去洗澡，回來之後還是不行，還是特別慢，。。。。後來發現可以使用清華大學的映象，就特別快了。

設定如下：

# 新增Anaconda的TUNA映象

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# TUNA的help中映象地址加有引號，需要去掉

# 設定搜尋時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

參考這篇部落格（http://python.jobbole.com/86236/）

真的飛一般的感覺，瞬間搞定。

可以運行了，提示出錯：

 據說執行下面可以，試一下

conda install pillow

果然搞定，下面的圖片可以看了：

***********今天到此為止****************困啦***************************