如何使用tf.contrib mnist_data_provider？

tf.contrib.mnist_data_provider是TensorFlow中的一个模块，用于提供MNIST数据集的加载和预处理功能。它已经被弃用，建议使用tf.data.Dataset代替。

tf.contrib.mnist_data_provider可以用于加载MNIST数据集，并将其转换为TensorFlow中的Dataset对象。它提供了一些函数和类来帮助我们处理MNIST数据集，包括：

1. tf.contrib.mnist_data.load_data：用于加载MNIST数据集，并返回训练集和测试集的数据和标签。
2. tf.contrib.mnist_data.Dataset：一个用于处理MNIST数据集的类，可以用于创建迭代器和获取数据集的大小。

使用tf.contrib.mnist_data_provider的步骤如下：

1. 导入tf.contrib.mnist_data_provider模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import mnist_data_provider

1. 加载MNIST数据集：

train_data, train_labels, test_data, test_labels = mnist_data_provider.load_data()

1. 创建Dataset对象：

train_dataset = mnist_data_provider.Dataset(train_data, train_labels)
test_dataset = mnist_data_provider.Dataset(test_data, test_labels)

1. 创建迭代器：

train_iterator = train_dataset.make_one_shot_iterator()
test_iterator = test_dataset.make_one_shot_iterator()

1. 获取数据：

next_train_batch = train_iterator.get_next()
next_test_batch = test_iterator.get_next()

通过调用next_train_batch和next_test_batch，可以获取训练集和测试集的下一个批次数据。

需要注意的是，tf.contrib.mnist_data_provider已经被弃用，建议使用tf.data.Dataset来加载和处理数据集。使用tf.data.Dataset可以更加灵活地处理数据，并且可以与其他TensorFlow的功能更好地集成。

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