MNIST 手写数字数据集是机器学习和深度学习领域常用的数据集之一。本教程将带您了解 MNIST 数据集的基本信息和使用方法。

MNIST 数据集简介

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，代表一个手写的数字（0-9）。

使用方法

以下是一个简单的使用 MNIST 数据集的示例：

  • 下载数据集：您可以从 MNIST 数据集官网 下载数据集。
  • 导入数据集：使用 Python 的 load_data 函数可以轻松导入 MNIST 数据集。
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
  • 数据预处理：在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理，例如归一化。
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
  • 构建模型：接下来，您可以使用深度学习框架构建模型。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])
  • 编译和训练模型：编译模型并开始训练。
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
  • 评估模型：使用测试集评估模型性能。
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {test_acc}")

图片示例

下面是一个 MNIST 数据集中的手写数字图像示例：

MNIST_digits

更多关于 MNIST 数据集的信息，您可以访问本站的 MNIST 数据集详解 页面。