使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data中的read_data_sets()函数加载MNIST数据集

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个手写数字识别数据集，它包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像。

在TensorFlow中，可以使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data模块的read_data_sets()函数来加载MNIST数据集。这个函数负责从网络下载数据集并将其转换为TensorFlow可以使用的格式。

下面是一个使用read_data_sets()函数加载MNIST数据集的示例：

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)

在这个例子中，将MNIST数据集下载到目录MNIST_data/中，并使用one_hot=True参数将标签转换为one-hot编码的形式。

一旦加载了数据集，就可以使用mnist.train、mnist.validation和mnist.test来分别访问训练集、验证集和测试集数据。

训练集的特征数据可以通过mnist.train.images访问，其形状是(55000, 784)，其中55000是样本数量，784是每个样本因为将28x28像素的图像转换为一维向量的结果。标签数据可以通过mnist.train.labels访问，其形状是(55000, 10)，其中10是标签的数量，表示0到9这10个数字。

使用验证集和测试集的方法与训练集类似，只需要将train替换为validation或test即可。

以下是一个完整的加载MNIST数据集并打印样本数量的示例：

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)

# 打印样本数量
print("训练集样本数量:", mnist.train.num_examples)
print("验证集样本数量:", mnist.validation.num_examples)
print("测试集样本数量:", mnist.test.num_examples)

此示例将输出的结果为：

训练集样本数量: 55000
验证集样本数量: 5000
测试集样本数量: 10000

加载MNIST数据集后，可以使用TensorFlow进行模型训练和测试等任务。这些任务的具体实现过程不在本文中展开，不过通过加载MNIST数据集，可以方便地用于各种机器学习和深度学习任务中，如图像分类、手写数字识别等。

总结而言，tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data模块中的read_data_sets()函数使得加载MNIST数据集变得非常简单和方便，并提供了易于使用的接口来访问训练集、验证集和测试集数据。