引言
在深度学习的世界里,MNIST数据集相当于是“Hello World”程序。它包含了大量的手写数字图像,是初学者学习图像识别和训练神经网络的理想起点。在这篇博客中,我们将结合NVIDIA深度学习DLI基础课程的内容,学习如何使用MNIST数据集来训练我们的第一个深度学习模型。
MNIST数据集的魅力
MNIST数据集由60,000个训练图像和10,000个测试图像组成,每个图像都是一个28x28像素的手写数字。这些图像被标记为0到9的数字,为我们提供了一个清晰的分类任务。
准备数据
在开始之前,我们需要对数据进行一些基本的预处理。这包括将图像数据展平为一维数组、归一化像素值,以及对标签进行多分类编码。
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import tensorflow.keras as keras
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data