MNIST 数据集示例

MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中常用的图像数据集，它包含了大量的手写数字图片。以下是一些关于 MNIST 数据集的示例。

数据集概述

MNIST 数据集包含 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，表示一个手写数字。

使用方法

以下是一个简单的示例，展示如何使用 MNIST 数据集：

1. 下载数据集：首先，您需要下载 MNIST 数据集。您可以从 这里 下载。
2. 加载数据：然后，您可以使用以下代码加载数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

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

3. 预处理数据：接下来，您需要对数据进行预处理，例如归一化：

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

4. 构建模型：然后，您可以使用这些数据构建一个简单的神经网络模型。

5. 训练模型：最后，您可以使用训练数据训练模型：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

相关资源

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下资源：

• MNIST 官方网站
• TensorFlow MNIST 教程

希望这些信息对您有所帮助！