MNIST 初学者指南

MNIST 数据集是一个非常流行的手写数字数据集，常用于图像识别和机器学习初学者的入门实践。本指南将帮助您开始使用 MNIST 数据集。

1. 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 0 到 9 的数字。

2. 获取 MNIST 数据集

您可以通过以下链接下载 MNIST 数据集：

下载 MNIST 数据集

3. MNIST 数据集处理

处理 MNIST 数据集通常涉及以下步骤：

数据加载：从文件中读取图像数据。
数据预处理：将图像数据转换为适合模型输入的格式。
数据分割：将数据集分割为训练集和测试集。

4. MNIST 模型示例

以下是一个简单的 MNIST 模型示例：

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')
])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

5. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集和图像识别的信息，可以阅读以下文章：

6. 图片示例

下面是 MNIST 数据集中的一些示例图像：