MNIST 数据集教程

MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中最常用的数据集之一，它包含了手写数字的灰度图像。本教程将带你了解 MNIST 数据集的基本信息，并展示如何使用它进行图像分类。

数据集简介

MNIST 数据集包含了 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像。每个图像都是 28x28 像素的灰度图像，表示一个手写数字（0-9）。每个图像都有一个对应的标签，表示图像中的数字。

如何获取 MNIST 数据集

你可以通过以下链接访问并下载 MNIST 数据集：MNIST 数据集下载

使用 MNIST 数据集进行图像分类

以下是一个简单的示例，展示如何使用 MNIST 数据集进行图像分类：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 加载 MNIST 数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 构建模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

扩展阅读

如果你对 MNIST 数据集或图像分类有更多兴趣，可以阅读以下教程：

注意事项

在使用 MNIST 数据集时，请确保你的项目符合相关法律法规和道德标准。