import mnist_loader training_data, validation_data, test_data = \ mnist_loader.load_data_wrapper()

好的，我明白了。关于你的问题，这是一些Python代码，用于加载mnist数据集并准备训练、验证和测试数据。mnist_loader是一个自定义的Python模块，其中定义了load_data_wrapper函数，它将原始mnist数据集转换为适合前馈神经网络训练的格式。训练数据、验证数据和测试数据都是由包含输入和正确输出的元组组成的列表。在这段代码中，使用load_data_wrapper函数将原始mnist数据集导入，三个数据集分别赋值给training_data、validation_data和test_data。

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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

`from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data`是导入TensorFlow中的MNIST数据集的模块。这个模块可以帮助我们加载和处理MNIST数据集，以便在机器学习和深度学习任务中使用。

以下是一个使用`input_data`模块加载MNIST数据集的示例代码：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 使用one-hot编码加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 打印测试集的形状
print('测试集shape:', mnist.test.images.shape)

这段代码首先从`tutorials.mnist`模块中导入`input_data`函数。然后，使用`read_data_sets`函数从指定的路径加载MNIST数据集，并将其存储在`mnist`对象中。最后，我们打印出测试集的形状，以便确认数据加载成功。

tf.keras.datasets.mnist.load_data

tf.keras.datasets.mnist.load_data是一个tensorflow中的函数，用于加载并返回MNIST数据集。

MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。该数据集被广泛用于机器学习和深度学习的训练和验证。

load_data()函数会自动下载MNIST数据集到本地，并将其分为训练集和测试集。下载完成后，load_data()函数会将训练集和测试集分别存储在两个元组中。

训练集元组包含两个NumPy数组：(x_train, y_train)。x_train包含了60000个28x28的灰度图像，每个图像代表一个手写数字样本。y_train包含了与x_train对应的60000个标签，取值范围为0到9，表示手写数字的类别。

测试集元组也包含两个NumPy数组：(x_test, y_test)。x_test包含了10000个28x28的灰度图像，每个图像代表一个手写数字样本。y_test包含了与x_test对应的10000个标签。

load_data()函数的返回结果是一个元组，其中包含了训练集元组和测试集元组。我们可以通过如下方式获取这些数据：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

加载MNIST数据集后，我们就可以使用这些数据进行模型的训练和测试，用于识别手写数字。