MNIST数据集是深度学习领域中最著名的数据集之一，它包含了大量的手写数字图片，是学习和研究深度学习算法的绝佳资源。

数据集介绍

MNIST数据集包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，代表一个手写数字（0-9）。这些图像是通过扫描手写数字的纸张图片得到的。

使用方法

以下是一个简单的MNIST数据集使用示例：

import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

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

扩展阅读

想要了解更多关于MNIST数据集和深度学习的内容，可以访问以下链接：

图片展示

MNIST数据集示例图片

MNIST_data_sample

MNIST数据集分类结果

MNIST_classification_result