使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data模块中的read_data_sets()函数加载MNIST手写数字数据集

MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字数据集，通常被用来测试机器学习和深度学习算法的性能。它包含了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片都是28×28的灰度图片，用于表示0到9的手写数字。

在TensorFlow中，可以使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data模块中的read_data_sets()函数来加载MNIST数据集。

首先，需要安装TensorFlow库，并在代码中导入以下模块：

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

然后，可以直接使用read_data_sets()函数来加载数据集。read_data_sets()函数接收一个参数，即数据集保存的目录。

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

在上述代码中，将MNIST数据集保存在了名为'MNIST_data/'的目录中，并将参数one_hot设置为True。one_hot参数指定是否将标签数据转换为one-hot编码形式。对于MNIST数据集，将标签转换为one-hot编码形式有利于训练模型。

使用read_data_sets()函数加载数据集后，可以使用以下方式访问训练集、验证集和测试集：

train_images = mnist.train.images
train_labels = mnist.train.labels

validation_images = mnist.validation.images
validation_labels = mnist.validation.labels

test_images = mnist.test.images
test_labels = mnist.test.labels

训练集包含了55000张图片和对应的55000个标签，验证集包含了5000张图片和对应的5000个标签，测试集包含了10000张图片和对应的10000个标签。

train_images、validation_images和test_images分别是训练集、验证集和测试集的图片数据，它们的形状是(张数, 784)。train_labels、validation_labels和test_labels分别是对应的标签数据，其形状是(张数, 10)（one-hot编码形式）。

有了这些数据，可以使用TensorFlow构建并训练各种机器学习和深度学习模型，以解决MNIST手写数字识别问题。