今天要接續實作MNIST手寫數字辨識的練習，在這邊再次提醒大家，我個人是依照購買的參考書籍上步驟，一步一步自己在Google Colab上操作練習，實作成功並理解後，再整理分享給大家。除了花錢買書之外，也可以善加利用TensorFlow官方網站上的tutorials教學課程做學習，相信也有很大的幫助喔！

回到本章主題，上次學會如何分別印出一筆影像資料以及它的真實值，當然一筆一筆資料查似乎有點不太方便，因此我要嘗試一次印出多筆訓練資料的影像（images）和真實值（labels）。

• 查看多筆MNIST訓練資料：

1. 匯入pyplot模組，並定義出plot_images_labels_prediction()函數
   此函數中設定包含5個參數，分別是手寫數字的影像（images）、數字影像的真實值（labels）、模型預測的結果（predict）、從哪個索引的資料開始印出（index）、想要印出的資料筆數（num）
2. 設定印出的影像尺寸
3. 設定印出資料筆數的參數範圍，避免執行時可能發生錯誤
4. 建立for迴圈以設定印出資料的格式與樣式，再依序讀入數筆資料，並且執行輸出資料
   

• 填入參數並呼叫執行函式，查看前20筆訓練（train）資料：
  

• 填入參數並呼叫執行函式，查看前20筆測試（test）資料：
  

• 參考資料：
  TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 — 林大貴著
  https://www.tensorflow.org/tutorials
  https://waternotetw.blogspot.com/2018/03/keras-mnist.html