(256, 256) uint8的minist数据集怎么转成张量保存起来

将 (256, 256) 的 uint8 类型的 MNIST 数据集转换成张量并保存起来，可以按照以下步骤进行：

1. 加载 MNIST 数据集并将其转换成 NumPy 数组。

import numpy as np
from keras.datasets import mnist

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将 uint8 转换为 float32 并归一化到 0 ~ 1 之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

2. 将 NumPy 数组转换成张量并保存起来。

import tensorflow as tf

# 将 NumPy 数组转换成张量
x_train = tf.convert_to_tensor(x_train)
y_train = tf.convert_to_tensor(y_train)
x_test = tf.convert_to_tensor(x_test)
y_test = tf.convert_to_tensor(y_test)

# 保存张量到文件
tf.saved_model.save({'x_train': x_train, 'y_train': y_train, 'x_test': x_test, 'y_test': y_test}, './mnist_tensors')

这样，就将 MNIST 数据集转换成张量并保存到了当前目录下的 `mnist_tensors` 文件夹中。可以使用 TensorFlow 加载器来加载这些张量。