使用Python的read_data_sets()函数读取MNIST数据集中的验证数据

使用Python的read_data_sets()函数读取MNIST数据集中的验证数据可以使用TensorFlow库中的tf.keras.datasets模块。tf.keras.datasets模块提供了一个方便的接口来下载和读取常用的公共数据集，包括MNIST数据集。

首先，我们需要安装TensorFlow库。可以通过以下命令来安装：

!pip install tensorflow

安装完成后，我们可以从tf.keras.datasets模块中导入MNIST数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

接下来，我们可以使用read_data_sets()函数来加载MNIST数据集：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

读取MNIST数据集会返回两个元组，一个是训练数据集(train_images，train_labels)，一个是测试数据集(test_images，test_labels)。训练数据集包括60000张28x28像素的手写数字图像和对应的标签，测试数据集包括10000张相同尺寸的图像和对应的标签。

这里没有直接提供验证数据集，因为在训练中通常会将训练数据集拆分为训练集和验证集。可以使用train_test_split()函数将训练数据集划分为训练集和验证集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_images, val_images, train_labels, val_labels = train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.2)

上述代码将训练数据集(train_images，train_labels)划分为80%的训练集和20%的验证集。划分后，训练集是拥有48000张图像和对应标签的数据集，验证集是拥有12000张图像和对应标签的数据集。

现在我们可以使用这些数据集进行模型的训练和验证。

下面是一个完整的例子，展示了如何读取MNIST数据集中的验证数据，并使用train_test_split()函数将训练数据集划分为训练集和验证集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 划分训练数据集为训练集和验证集
train_images, val_images, train_labels, val_labels = train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.2)

# 打印训练集、验证集和测试集的形状
print("训练集形状：", train_images.shape)
print("验证集形状：", val_images.shape)
print("测试集形状：", test_images.shape)

运行上述代码可以看到输出的训练集、验证集和测试集的形状。

这里的例子展示了如何使用read_data_sets()函数读取MNIST数据集中的验证数据，并使用train_test_split()函数将训练数据集划分为训练集和验证集。你可以根据自己的需求，调整划分比例和使用的数据集。