那我来详细讲解一下“pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法”的完整攻略。
准备工作
在开始操作之前，需要先准备MNIST数据集和执行转换的代码文件。MNIST数据集可以在网上下载，或者使用pytorch中自带的torchvision.datasets获取。代码文件可以使用常见的文本编辑器编写，如Notepad、Sublime Text、Visual Studio Code等。
转换为图片
将MNIST数据集转换成图片，需要将MNIST的数据集中的向量转换为图像格式。可以使用pillow库中的Image模块完成图像格式的转换。以下是一个示例代码，可以将MNIST数据集中的第一张图片保存为png格式的图片。
from torchvision.datasets import MNIST
from PIL import Image
mnist = MNIST(root='.', train=True, download=True)
image, label = mnist[0]
img = Image.fromarray(image.numpy(), mode='L')
img.save('mnist_image_0.png')
上述代码中，首先使用torchvision.datasets.MNIST模块获取MNIST数据集的原始数据，然后获取数据集中的第一张图片和对应的标签。接着，使用pillow库中的Image模块将获取到的图片转换为PIL格式的图片，并将其保存为png格式。
转换为文本
将MNIST数据集转换成文本，需要将数据集中的图片矩阵转为文本格式。可以使用numpy库中的savetxt方法，将数据保存为文本格式。以下是一个示例代码，可以将MNIST数据集中的前1000张图片分别转换为文本格式，并保存到txt文件中。
import numpy as np
from torchvision.datasets import MNIST
mnist = MNIST(root='.', train=True, download=True)
for i in range(1000):
image, label = mnist[i]
image = np.array(image)
np.savetxt('mnist_txt_{}.txt'.format(i), image, fmt='%d')
上述代码中，首先使用torchvision.datasets.MNIST模块获取MNIST数据集的原始数据，然后使用循环获取数据集中的前1000张图片。接着，将MNIST中的其中一张图片矩阵转换为numpy中的ndarray，并使用numpy.savetxt方法将ndarray保存为文本格式，其中fmt参数指定文本中的每个数字的格式。
总结
以上就是将MNIST数据集转换为图片和txt格式的完整攻略，其中涉及到了pillow、numpy和torchvision.datasets等Python工具和模块。需要注意的是，MNIST数据集使用的是二进制文件格式，因此在处理数据时需要注意文件的读取方式和数据类型的转换。