欢迎使用我们的 AI 实践平台！在这里，您可以轻松下载并使用 MNIST 数据集进行机器学习实践。

什么是 MNIST 数据集？

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 60,000 个手写数字的训练样本和 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。

如何下载 MNIST 数据集？

  1. 访问 MNIST 数据集下载页面。
  2. 点击“下载”按钮，即可开始下载。

下载数据集后如何使用？

  1. 解压下载的文件包。
  2. 使用您的机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch 等）读取数据集，并进行训练和测试。

举例说明

以下是一个使用 TensorFlow 读取 MNIST 数据集的简单示例：

import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test)

希望这份指南能帮助您轻松下载和使用 MNIST 数据集！如果您还有其他问题，欢迎访问我们的 社区论坛 进行交流。

相关资源

[

MNIST
]