MNIST数据集可视化指南

什么是MNIST数据集？

MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，包含70,000张28x28像素的灰度图像。这些图像被分为10个类别（0-9），常用于训练和测试机器学习模型。

使用TensorFlow进行可视化

1. 数据加载
   使用tf.keras.datasets.mnist.load_data()加载数据，可直接查看图像分布
2. 图像预处理
   通过matplotlib或seaborn库实现数据可视化，示例如下：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
   plt.show()
   

3. 模型训练可视化
   在训练过程中使用TensorBoard记录损失函数和准确率变化

可视化结果示例

*上图展示了MNIST数据集中部分样本的可视化效果*

扩展阅读

如需深入了解MNIST数据集的使用方法，请查看：
/文档/tensorflow/mnist/概述

提示：您可以通过调整图像尺寸和颜色映射方式获得不同的可视化效果