利用datasets.download_and_convert_mnist的run()函数来下载和转换MNIST数据集的Python实现方法

要使用TensorFlow中的datasets.download_and_convert_mnist()函数来下载和转换MNIST数据集，可以按照以下步骤进行实现：

1. 导入必要的库：

import tensorflow_datasets as tfds

2. 定义下载和转换函数：

def download_and_convert_mnist():
    # 下载和转换MNIST数据集
    dataset, info = tfds.load('mnist', with_info=True, as_supervised=True)
    train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']
    
    # 数据转换
    def resize(image, label):
        image = tf.image.resize(image, (28, 28))
        return image, label
    
    train_dataset = train_dataset.map(resize)
    test_dataset = test_dataset.map(resize)
    
    # 将数据集保存为TFRecord格式
    train_filename = 'path/to/save/train.tfrecord'
    test_filename = 'path/to/save/test.tfrecord'
    tfds.builder('mnist').info.write_to_directory('path/to/save')
    tf.data.experimental.TFRecordWriter(train_filename).write(train_dataset)
    tf.data.experimental.TFRecordWriter(test_filename).write(test_dataset)
    
    print('MNIST数据集已下载并转换完成。')

在这个函数中，首先使用tfds.load()函数下载和加载MNIST数据集。with_info=True参数用于获取数据集的信息，as_supervised=True参数用于将数据集分为特征和标签。

然后定义了一个辅助函数resize()，用于将图像大小调整为28x28。这是因为MNIST数据集中的图像大小为28x28像素。

接下来，使用.map()函数将resize()函数应用于训练和测试数据集中的每个样本。这将生成一个新的数据集，其中图像的大小已经调整为28x28。

最后，使用tf.data.experimental.TFRecordWriter()函数将训练和测试数据集保存为TFRecord格式。TFRecord是一种常用的TensorFlow数据集存储格式。

3. 调用下载和转换函数：

download_and_convert_mnist()

调用download_and_convert_mnist()函数会下载MNIST数据集并将其转换为TFRecord格式。你可以选择在函数结束后打印一条消息来确认数据集已成功下载和转换。

这是一个完整的使用例子，你可以按照这个例子的步骤来实现下载和转换MNIST数据集的Python代码。

请注意，你需要根据实际情况修改路径参数，将数据集保存到合适的位置。