前文我們介紹了如何在Windows環境下安裝TensorFlow（人工智能學習入門之TensorFlow2.2版本安裝（Windows10））。學習知識最好的方法就是實踐了，因此接下來我們通過實操的方式來學習人工智能相關的知識。

學習人工智能少不了需要一些數據集，比如進行鑒黃的人工智能少不了一些類似的圖片。進行語音識別的人工智能，語料庫是少不了的。對于初學人工智能的同學常常為數據集而發愁。今天我們就介紹一個非常簡單，但很有用的數據集，這就是MNIST。這個數據集非常適合我們進行人工智能相關算法的學習和練習。

MNIST 數據集是美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standards and Technology，簡稱NIST）制作的一個非常簡單的數據集。那么該數據集是什么內容呢？其實就是一些手寫的阿拉伯數字（0到9十個數字）。

NIST在制作數據集的時候還是很認真的。數據集中的訓練集 (training set) 由來自 250 個不同人手寫的數字構成，其中 50%是高中學生，50% 來自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人員。測試集(test set) 也是同樣比例的手寫數字數據。

如何下載MNIST數據集

MNIST數據集可從其官網（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）下載，由于是國外網站，下載可能比較慢。它包含了四個部分:

訓練集圖片：train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解壓后 47 MB, 包含 60,000 個樣本)
訓練集標簽：train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解壓后 60 KB, 包含 60,000 個標簽)
測試集圖片：t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解壓后 7.8 MB, 包含 10,000 個樣本)
測試集標簽：t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解壓后 10 KB, 包含 10,000 個標簽)

上述包含兩種類型的內容，一種是圖片，另外一種是標簽，圖片與標簽一一對應。但是這里的圖片并非是我們平時看到的圖片文件，而是一個二進制的文件。該數據集以一個二進制的形式對6萬個圖片進行了存儲。標簽則是圖片對應的真是數字。

如下圖所示，本文將數據集下載到本地，并且解壓后的結果。為了便于對比，這里面包含原始的壓縮包和解壓后的文件。

數據集的格式簡析

大家已經發現，壓縮包解壓后并非一個個的圖片，而是每個壓縮包對應著一個獨立的問題。而在這個文件中存儲著上萬個圖片或者標簽的信息。那么這些信息是如何存儲在這個文件當中的呢？

其實MNIST的官網給出了詳細的描述。以訓練集的圖片文件為例，官網給出的文件格式描述如下：

從上圖可以看出，前4個32位數是該訓練集的描述信息。其中第一個是魔數，為固定值0x0803；第二個是圖片的數量，0xea60，也就是60000；第三個和第四個是圖片的大小，也就是圖片是28*28像素。下面則是以一個字節來描述每個像素。由于該文件中以一個字節來描述一個像素，可以知道像素的值可以是從0到255。其中0表示白色，而255表示黑色。

標簽文件的格式與圖片文件的類似。前面有兩個32位數，其中第一個是魔數，固定值0x0801；第二個用于描述標簽的數量。接下來的數據是每個標簽的值，用一個字節表示。這里表示值的范圍是

對應實際訓練集的標簽文件的數據如下所示。可以看出與上述格式的描述是一致的。另外，我們可以看出，對應該標簽集，前面幾張圖片表示的數字分別應該是5，0，4，1等等。這里大家記一下，后面會用到。

關于數據集的文件格式我們了解了，下面我們實際操作一下。

數據集的可視化處理

知道上述數據的存儲格式后，我們就可以對數據進行解析了。比如下面本文實現了一個小程序，用于解析該圖片集合中的某個圖片，并得到可視化結果。當然，其實我們可以根據標簽集合的值知道圖片是什么，這里只是一個實驗。最終結果是以一個文本文件存儲的，用字符“Y”表示筆跡，字符“0”表示背景色。具體程序代碼很簡單，本文不再贅述。

# -*- coding: UTF-8 -*-
def trans_to_txt(train_file, txt_file, index):
     
    with open(train_file, 'rb') as sf:
        with open(txt_file, "w") as wf:
            offset = 16 + (28*28*index)
            cur_pos = offset
            count = 28*28
            strlen = 1 
            out_count = 1
            while cur_pos < offset+count:
                sf.seek(cur_pos)
                data = sf.read(strlen)
                res = int(data[0])
        
                #雖然在數據集中像素是1-255表示顏色，這里簡化為Y
                if res > 0 :
                    wf.write(" Y ")
                else:
                    wf.write(" 0 ")

                #由于圖片是28列，因此在此進行換行
                if out_count % 28 == 0 :
                    wf.write("n")

                cur_pos += strlen
                out_count += 1

trans_to_txt("../data/train-images.idx3-ubyte", "image.txt", 0)

我們運行上述代碼，可以得到一個名為image.txt的文件。可以看到該文件的內容如下。其中紅色筆記是后面添加了，主要是為看的清楚一些。從圖中內容可以看出，這個其實就是手寫的“5”。

前面我們通過原生的Python接口對數據集進行了可視化的解析。Python有很多已經實現好的庫函數，因此我們可以通過一個庫函數簡化上述功能。

基于第三方庫解析數據

采用原生的Python接口實現起來略顯復雜。我們知道Python有很多第三方庫，因此我們可以借助第三方庫來實現對數據集的解析和展示，具體代碼如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import struct
import numpy as np

# 讀取數據集，以二維數組的方式返回圖片信息和標簽信息
def load_mnist(path, kind='train'):
   # 從指定目錄加載數據集
    labels_path = os.path.join(path,
                               '%s-labels.idx1-ubyte'
                               % kind)
    images_path = os.path.join(path,
                               '%s-images.idx3-ubyte'
                               % kind)
    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        magic, n = struct.unpack('>II',
                                 lbpath.read(8))
        labels = np.fromfile(lbpath,
                             dtype=np.uint8)

    with open(images_path, 'rb') as imgpath:
        #解析圖片信息，存儲在images中
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',
                                               imgpath.read(16))
        images = np.fromfile(imgpath,
                             dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)

    return images, labels

# 在終端打印某個圖片的數據信息
def print_image(data, index):
    idx = 0;
    count = 0;
    for item in data[index]:
        if count % 28 == 0:
            print("")

        if item > 0:
            print("33[7;31mY 33[0m", end="")
        else:
            print("0 ", end="")
        
        count += 1

def main():
    cur_path = os.getcwd()
    cur_path = os.path.join(cur_path, "..data")
    imgs, labels = load_mnist(cur_path)
    print_image(imgs, 0)


if __name__ == "__main__":
    main()

上述代碼中分為兩步，第一步是將數據集解析到數組中，第二步是對數組中的某個圖片進行顯示。這里顯示也是通過文本的方式程序，只不過不是存儲在文件中，而是打印在終端。比如我們依然打印第一個圖片，其效果如下：

上述結果的呈現只是通過字符來模擬圖片。其實我們可以借助第三方庫實現更加完美的圖片呈現。接下來我們介紹一下如何通過matplotlib庫來呈現圖片。這個庫非常有用，后續還會接觸到這個庫。

我們實現一個

def show_image(data, index):
    fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=True, sharey=True, )
        
    img = data[0].reshape(28, 28)
    ax.imshow(img, cmap='Greys', interpolation='nearest')

    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

此時可以看到

實現上述功能的時候可能會缺少一些第三方庫，比如matplotlib等。此時需要我們手動進行安裝，具體方法如下：

pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

基于TensorFlow的數據解析

MNIST是如此出名，以至于TensorFlow已經對其進行了支持。因此，我們可以通過TensorFlow對其進行加載和解析。下面我們給出用TensorFlow實現的代碼。

# -*- coding: utf-8 -*-
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import pylab

def show_mnist():
    # 通過TensorFlow庫解析數據
    mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=True)
    im = mnist.train.images[0]
    im = im.reshape(28 ,28)
    # 進行繪圖
    pylab.imshow(im, cmap='Greys', interpolation='nearest')
    pylab.show()

if __name__ == "__main__":
    show_mnist()

該代碼實現的最終效果與上一個實例一致，這里不再贅述。

經過上一篇文章（《人工智能學習入門之TensorFlow2.2版本安裝》）和本篇文章，我們準備好了學習人工智能必備的材料，一個是開發環境，另外一個是素材。接下來我們就開始人工智能的真正學習了！