MNIST数据集是机器学习领域最经典的手写数字数据集之一，常用于入门深度学习模型训练与评估。它包含 70,000张 28x28 像素的灰度图像，涵盖0-9的数字，分为训练集（60,000张）和测试集（10,000张）。

数据集特征 🔍

  • 图像尺寸：28x28像素，单通道（灰度）
  • 类别数量：10个数字（0-9）
  • 数据格式：通常以NumPy数组或Tensor形式加载
  • 应用场景：图像分类、卷积神经网络（CNN）入门、手写识别研究

使用示例 📚

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0  # 归一化处理

扩展学习 🔗

如需了解如何使用MNIST数据集构建神经网络模型，可访问本站教程：
深度学习实战：MNIST数据集使用指南

手写数字
MNIST_dataset