1.MNIST数据集
MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）是一个计算机视觉数据集，它包含70000张手写数字的灰度图片，其中每一张图片包含 28 X 28 个像素点。可以用一个数字数组来表示这张图片：
每一张图片都有对应的标签，也就是图片对应的数字，例如上面这张图片的标签就是 1
数据集被分成两部分：60000 行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。
其中：60000 行的训练集分拆为 55000 行的训练集和 5000 行的验证集。
60000行的训练数据集是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。在此张量里的每一个元素，都表示某张图片里的某个像素的强度值，值介于 0 和 1 之间。
60000 行的训练数据集标签是介于 0 到 9 的数字，用来描述给定图片里表示的数字。称为 "one-hot vectors"。 一个 one-hot 向量除了某一位的数字是 1 以外其余各维度数字都是 0。所以在此教程中，数字 n 将表示成一个只有在第 n 维度（从 0 开始）数字为 1 的 10 维向量。比如，标签 0 将表示成 ( [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ] )。因此，其标签是一个 **[60000, 10] **的数字矩阵。
Tensorflow里面可以用如下代码导入MNIST数据集：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets ( "/tmp/data/", one_hot=True )
成功获取MNIST数据集后，发现本地已经下载了4个压缩文件：
#训练集的压缩文件， 9912422 bytes
Extracting MNIST_data / train-images-idx3-ubyte.gz
#训练集标签的压缩文件，28881 bytes
Extracting MNIST_data / train-labels-idx1-ubyte.gz
#测试集的压缩文件，1648877 bytes
Extracting MNIST_data / t10k-images-idx3-ubyte.gz
#测试集的压缩文件，4542 bytes
Extracting MNIST_data / t10k-labels-idx1-ubyte.gz
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