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

tf.examples.tutorials.mnist.input_data模块中的read_data_sets()函数可以用于加载MNIST数据集。MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是一个手写数字的数据集，包含了大量的手写数字图片及其对应的标签，作为机器学习领域常用的数据集之一。

首先，需要安装TensorFlow，然后从模块中导入read_data_sets函数，并将下载数据集的路径作为参数传递给函数。例如，可以使用以下代码加载MNIST数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

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

read_data_sets()函数接受三个参数：

- train_dir：指定训练集的路径。如果该路径下不存在训练集数据，则会从网上下载并保存在该路径下。

- one_hot：指定标签是以one-hot编码的形式保存。one-hot编码是指将标签表示为一个向量，向量中只有一个元素为1，其余元素为0。

- reshape：指定是否对图片数据进行reshape。如果为True，则将原始图片数据reshape为784维的向量。

加载数据集后，可以使用以下代码获取训练集、测试集和验证集的数据及其对应的标签：

# 获取训练集的数据及其对应的标签
train_images = mnist.train.images
train_labels = mnist.train.labels

# 获取测试集的数据及其对应的标签
test_images = mnist.test.images
test_labels = mnist.test.labels

# 获取验证集的数据及其对应的标签
validation_images = mnist.validation.images
validation_labels = mnist.validation.labels

训练集、测试集和验证集的数据都以NumPy数组的形式返回。train_images和test_images的形状为（n，784），其中n表示样本的数量，784表示每个样本的特征维度。train_labels和test_labels的形状为（n，10），其中n表示样本的数量，10表示标签的维度。

接下来，可以使用加载的数据进行模型的训练和评估。以下是一个简单的例子，使用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类：

import tensorflow as tf
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)

# 定义卷积神经网络模型
def CNN_model(x):
    # ...
    # 定义卷积层和全连接层
    # ...

    return output

# 定义输入的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 构建模型
output = CNN_model(x)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 定义准确率
correct_predictions = tf.equal(tf.argmax(output, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))

# 创建会话并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 训练模型
for i in range(1000):
    batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
    if i % 100 == 0:
        acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
        print("Step {}: Accuracy = {:.2f}%".format(i, acc * 100))

# 评估模型
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
print("Final Accuracy = {:.2f}%".format(acc * 100))

# 关闭会话
sess.close()

在上面的例子中，首先加载MNIST数据集，然后定义了一个卷积神经网络模型。接下来，定义了输入的占位符，并使用CNN_model函数构建了模型，并定义了损失函数、优化器和准确率。然后，创建一个会话并初始化变量。接着，使用训练集进行模型的训练，每训练100次，计算并输出当前模型在测试集上的准确率。最后，使用测试集对模型进行最终的评估，并输出准确率。

通过上述例子的使用，可以利用tf.examples.tutorials.mnist.input_data模块中的read_data_sets()函数加载MNIST数据集，并使用TensorFlow构建和训练模型进行分类任务。这是一个入门级的例子，对于深入研究和理解MNIST数据集和TensorFlow的使用提供了基础的框架。