在Tensorflow2中使用mnist_784数据集进行手写数字识别

import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
import numpy as np
#声明使用TensorFlow1版本
 
from scipy.io import  loadmat
mnist = loadmat('G:/pythonProject/MachineLearning/2分类/mnist-original.mat')#把mnist_784数据集单独下载下来，然后用loadmat读取

X = mnist['data'].T#这个一定要转置一下，因为这里面的行列是反的！！！！！
y = mnist['label'].T.flatten()#将数据展开
y= y.astype(np.uint8)#将格式变为uint8

#然后使用pandas将标签y进行热编码，最后将数据转换成为ndarray格式
import pandas as pd
y_pd =  pd.Series(y)
y_oneHot = pd.get_dummies(y_pd)
y = np.array(y_oneHot.values)
#好了X，y现在都可以用来训练了