mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)

这段代码使用 TensorFlow 提供的 input_data 模块来读取 MNIST 数据集。

首先，`input_data.read_data_sets()` 函数用于下载和读取 MNIST 数据集。该函数接受两个参数：`source` 和 `one_hot`。

- `source` 参数指定了 MNIST 数据集的下载路径。在这个例子中，路径为 '../../MNIST_data'，表示数据集将被下载到当前工作目录下的 MNIST_data 文件夹中。如果指定的路径不存在，函数会自动创建该文件夹。
- `one_hot` 参数用于指定是否将标签（label）转换为 one-hot 编码形式。在这个例子中，设置为 `True`，表示将标签转换为 one-hot 编码。

通过调用 `input_data.read_data_sets()` 函数，MNIST 数据集会被下载到指定的路径，并且被分成三个部分：训练集、验证集和测试集。

整个过程可以用如下示例代码表示：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)

这样，MNIST 数据集就被成功地读取到了名为 `mnist` 的对象中，我们可以使用它来获取训练集、验证集和测试集的数据和标签。例如，`mnist.train.images` 表示训练集的图像数据，`mnist.train.labels` 表示训练集的标签数据。