MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域非常著名的一个数据集，它包含了大量的手写数字图片，是学习图像识别和神经网络的好材料。以下是对 MNIST 数据集的简要介绍。

MNIST 数据集简介

MNIST 数据集包含 70,000 张灰度图像，每张图像都是 28x28 像素的数字手写体。这些图像被分为 60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。

  • 训练集：60,000 张图片，每个数字都有 600 张图片。
  • 测试集：10,000 张图片，每个数字都有 100 张图片。

使用方法

MNIST 数据集通常用于训练和测试图像识别模型。以下是一些基本的使用方法：

  1. 数据预处理：将图像转换为灰度，并归一化到 [0, 1] 范围内。
  2. 模型训练：使用 MNIST 数据集训练神经网络模型。
  3. 模型评估：使用测试集评估模型的性能。

示例代码

以下是一个简单的 MNIST 数据集加载和可视化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist


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

# 显示第一张训练图像
plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
plt.show()

扩展阅读

想要了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以阅读以下文章：

希望这些信息能帮助您更好地了解 MNIST 数据集。

MNIST 数据集示例