MNIST数据集下载

最新推荐文章于 2025-04-22 14:38:21 发布
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MNIST数据集下载

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这里提供了一个免费的MNIST数据集资源，文件名为mnist.npz。MNIST数据集是一组手写数字的图片，常用于机器学习和深度学习的入门练习与模型验证。

该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，代表了0到9的手写数字。

本资源免积分下载，旨在帮助那些需要MNIST数据集但不想通过积分交换的同学们。希望这个数据集能助力您的学习与探索。

请在遵守相关法律法规的前提下合理使用此数据集。

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调用数据集mnist（下载+调用全攻略）
shouhouxiaomuwu的专栏
11-05 4524
链接：https://pan.baidu.com/s/1ia3vFA73hEtWK9qU-O-4iQ?通过百度网盘分享的文件：mnist。
详解MNIST数据集下载、解析及显示的Python实现
KRISNAT
05-14 11万+
MNIST（modified national institute of standard and technology）数据集由Yann LeCun等人于1994年创建一个大型手写数字数据库（包含0~9十个数字）。MNIST数据集是深度学习和计算机视觉领域入门级的数据集，类似于编程语言的Hello Word。本篇博客完整地给出了多种下载、解析及可视化方案，以供参考和学习。
MNIST数据集离线下载
gitblog_06775的博客
04-22 390
MNIST数据集离线下载 【下载地址】MNIST数据集离线下载 该项目提供了MNIST数据集的离线版本，专为PyTorch框架设计，解决了网络下载速度慢或失败的问题。MNIST数据集是手写数字识别的经典入门资源，包含0至9的数字图片，广泛应用于机器学习模型的训练。通过这个离线版本，用户可以在无网络或网络受限的环境中快速加...
sklearn无法下载MNIST数据集问题解决方法
我是小哈哈
05-23 4109
MNIST数据集下载地址 https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat 首先在网上下载MNIST数据集，然后将下载的mnist-original.mat的数据放如程序的目录下 在代码中添加如下代码 mnist = fetch_mldata('MNIST original',data_home=‘.’） ...
MNIST数据集下载与保存为图片格式
06-13 9709
MNIST数据集下载与保存为图片格式
mnist.npz 数据集
oracle8090的博客
12-23 931
数据集 数据集
torchvision​包下载MNIST数据集
qq_27390023的博客
07-23 947
TorchVision是PyTorch项目的一部分，torchvision软件包包括：流行的数据集、模型架构以及。计算机视觉的常见图像转换。
mnist数据集下载的完整代码——mnist_download_main.rar
07-29
标题中的“mnist数据集下载的完整代码——mnist_download_main.rar”指的是一个关于MNIST数据集的Python项目，这个项目包含了一整套用于下载和处理MNIST数据集的代码。MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别...
mnist数据集下载
10-17
**MNIST数据集详解** MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个广泛使用的手写数字识别数据库，常被用于机器学习和深度学习算法的训练和验证。这个数据集最初由美国国家标准与技术...
MNIST数据集.rar
12-18
MNIST数据集主要由两部分组成：训练集和测试集。在提供的压缩包中，"mnist_train.csv"是训练集，包含60,000行数据，每行对应一个手写数字图像。文件的第一列是数字标签，后续的784列则表示28x28像素图像的灰度值，每...
Chinese MNIST数据集
05-02
中国 MNIST 数据集在纽卡斯尔大学的一个项目框架内收集的数据,可以用于深度学习模型分类识别任务使用。 项目介绍 一百名中国公民参与了数据收集。 每个参与者都用标准黑色墨水笔在一张表格中写下所有 15 个数字，...
mnist手写数字识别数据集npz文件.zip
08-02
mnist.npz文件是手写数字的离线数据集，可以直接本地导入而且无需人工拆分为训练数据和测试数据，以及对应的数字标签，作为深度学习入门项目的数据集，可在python中打印出所有数字图像。
MNIST手写数字数据集
12-04
MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中广泛使用的手写数字数据库，包含 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片，每张图片为 28x28 像素的灰度图像，代表数字 0 到 9，MNIST 数据集的各个部分：训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签。
mnist.npz数据集
04-14
mnist.npz是在初步学习深度学习时经常会用的数据集，但是如果在写代码时，直接从官网加载这个数据，会比较慢的，所以最好先下载，然后从本地加载数据。
MNIST训练测试集
10-26
一套标准的mnist数据集，可以下载后线下使用。对初学深度学习的小伙伴可以瞎子
Fashion MNIST数据集
06-15
Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像，分别是：t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫），dress（裙子），coat（外套），sandal（凉鞋），shirt（衬衫），sneaker（运动鞋），bag（包），ankle ...
详解 MNIST 数据集
热门推荐
Liu-Cheng Xu
07-17 32万+
MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47
MNIST 数据集下载
最新发布
04-23
### 如何下载并使用MNIST数据集 MNIST 数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，每张图片大小为 \(28 \times 28\) 像素。以下是关于如何下载和加载 MNIST 数据集的具体说明。 #### 使用 Python 和 `tensorflow` 或 `torchvision` 下载 MNIST 数据集 如果正在使用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架，则可以通过内置工具轻松获取 MNIST 数据集： ##### 方法一：通过 TensorFlow/Keras 加载 MNIST 数据集 TensorFlow 提供了一个简单的方法来加载 MNIST 数据集： ```python from tensorflow.keras.datasets import mnist # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() print(f"Training data shape: {x_train.shape}") # 输出应为 (60000, 28, 28)[^2] print(f"Test data shape: {x_test.shape}") # 输出应为 (10000, 28, 28) ``` ##### 方法二：通过 TorchVision 加载 MNIST 数据集 对于 PyTorch 用户，可以利用 `torchvision.datasets.MNIST` 来完成相同的操作： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True) ``` 以上两种方式均会自动检测本地是否存在 MNIST 数据集；如果没有找到对应文件，则会在指定路径中下载它[^3]。 #### 手动下载 MNIST 数据集 当无法依赖第三方库时，也可以手动访问原始资源链接进行下载。官方提供了四个主要文件用于构建完整的 MNIST 集合： - 训练标签 (`train-labels.idx1-ubyte`) - 训练样本 (`train-images.idx3-ubyte`) - 测试标签 (`t10k-labels.idx1-ubyte`) - 测试样本 (`t10k-images.idx3-ubyte`) 可以从 Yann LeCun 的个人主页或者镜像站点获取这些压缩包，并解压至项目工作区内的特定子目录下（如上述提到的 `dataset/mnist/` 文件夹结构）[^3]。 之后可编写自定义解析脚本来读取 `.idx` 类型的数据流转换成 NumPy 数组形式以便后续处理分析。 --- ### 示例代码展示 下面给出一段基于纯 Python 实现的手动加载 MNIST 数据的例子： ```python import gzip import numpy as np def load_images(filename): with gzip.open(filename, 'rb') as f: _ = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') nimages = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') rows = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') cols = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') buf = f.read(nimages * rows * cols) images = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8).astype(np.float32) images = images.reshape(nimages, rows*cols) return images / 255. def load_labels(filename): with gzip.open(filename, 'rb') as f: _ = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') nlabels = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big') labels = np.array(list(f.read(nlabels)), dtype=np.int64) return labels X_train = load_images('train-images.gz') y_train = load_labels('train-labels.gz') X_test = load_images('test-images.gz') y_test = load_labels('test-labels.gz') ``` 此段程序假设所有必要的 .gz 格式的 idx 文档已经被放置在同一级目录里[^3]。 ---
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