在学习深度学习神经网络部分知识时，读取数据集中的内容进行学习。
此时突发奇想，想将h5数据集中的图片全都保存为jpg格式的图片。
这段代码是参考了一些博主所写的。以下是一个demo，是能够运行的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py
#h5py is a common package to interact with a dataset that is stored on an H5 file
import PIL
#读取数据集
def load_dataset():
train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")
train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:]) # your train set features
train_set_y_orig = np.array(train_dataset["train_set_y"][:]) # your train set labels
test_dataset = h5py.File('datasets/test_catvnoncat.h5', "r")
test_set_x_orig = np.array(test_dataset["test_set_x"][:]) # your test set features
test_set_y_orig = np.array(test_dataset["test_set_y"][:]) # your test set labels
classes = np.array(test_dataset["list_classes"][:]) # the list of classes
train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))
test_set_y_orig = test_set_y_orig.reshape((1, test_set_y_orig.shape[0]))
return train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, classes
index = 0
plt.imsave("0.jpg",test_set_x[:,index].reshape((train_set_x_orig.shape[1], train_set_x_orig.shape[1], 3)))
plt.imshow(test_set_x[:,index].reshape((train_set_x_orig.shape[1], train_set_x_orig.shape[1], 3)))
plt.show()
index是数据集中的图片的序号，你可以通过修改index的值来选择存储哪一张图片。
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