text: #coding: utf-8
  from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
  import scipy.misc
  import os
  
  # 读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载。
  mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
  
  # 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下
  # 如果没有这个文件夹会自动创建
  save_dir = 'MNIST_data/raw/'
  if os.path.exists(save_dir) is False:
      os.makedirs(save_dir)
  
  # 保存前20张图片
  for i in range(20):
      # 请注意，mnist.train.images[i, :]就表示第i张图片（序号从0开始）
      image_array = mnist.train.images[i, :]
      # TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28x28维的图像。
      image_array = image_array.reshape(28, 28)
      # 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg
      filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i
      # 将image_array保存为图片
      # 先用scipy.misc.toimage转换为图像，再调用save直接保存。
      scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)
  
  print('Please check: %s ' % save_dir)
  
  