MNIST 教程介绍

MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一，它包含了大量手写数字的灰度图像。本教程将为您介绍 MNIST 数据集的基本信息、应用场景以及如何使用 Python 进行数据加载和处理。

MNIST 数据集概述

MNIST 数据集包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，表示一个 0 到 9 的数字。数据集中的每个图像都进行了预处理，包括归一化和灰度化。

MNIST 数据集应用场景

MNIST 数据集广泛应用于以下场景：

手写数字识别
机器学习算法验证
图像处理算法测试
深度学习模型训练

使用 Python 加载 MNIST 数据集

在 Python 中，我们可以使用 tensorflow 或 keras 库来加载 MNIST 数据集。以下是一个简单的示例：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

图像预处理

在训练模型之前，我们需要对图像进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：

归一化：将图像像素值缩放到 0 到 1 之间。
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

下一步

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集和机器学习的内容，请访问我们的 MNIST 数据集详解。