tf加载MNIST数据集并进行预处理

以下是使用TensorFlow加载和预处理MNIST数据集的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 对输入数据进行预处理
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 将输入数据变形为28x28x1的图像
x_image = tf.image.resize_images(x_image, [32, 32]) # 将图像调整为32x32大小
x_image = tf.image.rgb_to_grayscale(x_image) # 将图像转换为灰度图像
x_image = tf.image.per_image_standardization(x_image) # 对图像进行标准化处理

# 定义模型
# ...

# 定义损失函数和优化器
# ...

# 训练模型
# ...

在这个示例中，我们首先使用TensorFlow内置的`input_data.read_data_sets`函数加载MNIST数据集。这个函数会自动将数据集下载到本地，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

然后，我们定义了两个占位符`x`和`y`，分别表示输入和输出。接着，我们对输入数据进行了预处理，包括将输入数据变形为图像、调整图像大小、转换为灰度图像和标准化处理。

最后，我们可以定义模型、损失函数和优化器，并使用训练数据对模型进行训练。