one_hot = Trueを指定した後、MNISTの例から整数ラベルを取得する方法は？

Question

私はちょうど単純なMNISTクラシファイアモデルであるthis tutorial on Youtube（.clsと.labelsは1m31sにあります）を試みています。しかし、私はTensorflowの明らかに欠けている機能のためにそれを完了できませんでした。

>>>from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
>>>data = input_data.read_data_sets("data/MNIST", one_hot=True) 

>>>one_hot_labels = data.test.labels #mat shape=(num_images X num_classes) 
>>>cls_labels = data.test.cls #mat shape=(num_images X 1) 
Traceback (most recent call last): 
    File "/home/file.py", line 5, in <module> 
    cls_labels = data.test.cls 
AttributeError: 'DataSet' object has no attribute 'cls' 

GoogleでTFで ".cls"参照を検索したところ、それに関する情報が見つかりませんでした。

物事が働かせた汚れ例：

>>>data = input_data.read_data_sets("data/MNIST", one_hot=True) 
>>>data2 = input_data.read_data_sets("data/MNIST") 

>>>one_hot_labels = data.test.labels #mat shape=(num_images X num_classes) 
>>>cls_labels = data2.test.labels #mat shape=(num_images X 1) 

私は、Linux上でTensorflow 0.10.0を使用していますし、.clsのオプションが削除されている場合は疑問に思って？

もしそうなら、one_hotベクトルの配列からクラシファイア名の配列をエンコードする別の方法がありますか？

おかげ

Answer 1

現在、我々は、画像データの属性imagesを使用するとクラス（ラベル）についてlabels。たとえば、

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("data/MNIST", one_hot=True) 
# data 
images = mnist.test.images 
# label 
labels = mnist.test.labels 

# without one-hot 
mnist = input_data.read_data_sets("data/MNIST", one_hot=False) 
# original data 
images = mnist.test.images.reshape([-1, 28, 28]) 
print(images.shape) 
# label 
labels = mnist.test.labels 
print(labels)