🎯 MNIST 数据集入门指南

MNIST 是机器学习领域最经典的入门数据集之一，包含 70,000 张手写数字图片（0-9），常用于训练和测试图像分类模型。以下是关于 MNIST 的关键信息：

📚 基本信息

• 数据规模：60,000 张训练图片 + 10,000 张测试图片
• 图像尺寸：28x28 像素（灰度图）
• 格式：每张图片为 784 个像素值的数组，范围 0-255
• 类别：10 个数字（0-9）的分类任务

💻 TensorFlow 中的使用方法

1. 使用 tf.keras.datasets.mnist.load_data() 加载数据
2. 数据预处理示例：

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
   train_images = train_images / 255.0  # 归一化
   

3. 构建简单模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10)
   ])
   

📌 扩展阅读

• TensorFlow 官方 MNIST 教程（推荐从基础示例开始实践）
• MNIST 数据集可视化展示

📌 提示：您可以通过 TensorFlow 教程中心 获取更多图像处理相关案例。