mnist 数据集下载

最新推荐文章于 2025-04-17 11:53:49 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： python
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最近访问 http://yann.lecun.com/exdb/mnist 下载数据集经常出现403被拒绝 特此保存一份火种~

mnist.py

注释原代码下载路径

 """
    resources = [
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz", "f68b3c2dcbeaaa9fbdd348bbdeb94873"),
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz", "d53e105ee54ea40749a09fcbcd1e9432"),
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz", "9fb629c4189551a2d022fa330f9573f3"),
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz", "ec29112dd5afa0611ce80d1b7f02629c")
    ] 
    """

使用新地址
    resources = [
        ("http://121.37.6.129:9999/lsp/train-images-idx3-ubyte.gz", "f68b3c2dcbeaaa9fbdd348bbdeb94873"),
        ("http://121.37.6.129:9999/lsp/train-labels-idx1-ubyte.gz", "d53e105ee54ea40749a09fcbcd1e9432"),
        ("http://121.37.6.129:9999/lsp/t10k-images-idx3-ubyte.gz", "9fb629c4189551a2d022fa330f9573f3"),
        ("http://121.37.6.129:9999/lsp/t10k-labels-idx1-ubyte.gz", "ec29112dd5afa0611ce80d1b7f02629c")
    ]

如地址失效,请联系15608447849 

详解MNIST数据集下载、解析及显示的Python实现
KRISNAT
05-14 10万+
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数据集下载
03-13
这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。 这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。 这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。
MNIST 数据集下载说明
gitblog_06738的博客
04-17 508
MNIST 数据集下载说明 【下载地址】MNIST数据集下载说明 MNIST数据集是手写数字识别的经典资源，包含60000个训练样本和10000个测试样本，广泛应用于机器学习和深度学习领域。由于网络问题可能导致下载失败，我们提供了本地下载资源，包含两种常用格式，方便直接使用。您只需下载并解压文件，将数据集放入项目目录，即...
MNIST数据集下载(自动下载)
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-27 6214
🔥【MNIST数据集下载全攻略】🔥 在深度学习的道路上，MNIST数据集是你的第一步。🚀 利用PyTorch，轻松下载并探索这个经典的手写数字识别数据集！📚 在本博客中，你将了解MNIST的魅力，以及如何通过几行代码实现自动下载。💻 加入我们，一起探索数据科学的奥秘，成为AI大师！💥 #MNIST数据集 #PyTorch下载 #深度学习入门 #手写数字识别
MNIST数据集下载指南
gitblog_06579的博客
09-20 3890
MNIST数据集下载指南 项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/d47b0 本仓库提供了一个方便的途径来下载MNIST数据集，该数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，主要用于训练和测试手写数字识别的算法。MNIST数据集由0〜9手写数字图片和数字标签组成，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一张28 *...
MNIST数据集下载仓库
gitblog_09707的博客
10-15 1167
MNIST数据集下载仓库 【下载地址】MNIST数据集下载仓库 MNIST数据集下载仓库 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/b5daa ...
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.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，...
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 ...
MNIST数据集（4个文件集合全）
12-04
MNIST数据集（4个文件集合全）
MNIST数据集.zip
08-30
由于使用fetch_mldata函数无法直接获取MNIST数据集，上传数据集为原MNIST数据集。
MNIST数据集下载地址
然后就去远行
12-25 3552
可以通过以下链接将MNIST数据集下载到计算机本地的硬盘上： 训练数据：https://pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv; 测试数据：https://pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv;
MNIST数据集下载
清晨的光明
09-15 7235
下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/kdongyi/10666285 MNIST数据集是一个入门级的计算机视觉数据集，数据集中都是美国中学生手写的数字，其中训练集包括6万张图片，测试集包括1万张图片，并且数字已经进行过预处理和格式化，可以用于tensorflow、机器视觉、机器学习方面神经网络模型的训练。  ...
本地下载MNIST手写数字识别数据集
weixin_60359250的博客
05-20 2054
【代码】本地下载MNIST手写数字识别数据集。
Mnist数据集下载
a287100886的博客
04-26 731
Mnist数据集，百度网盘链接下载，已提供解压缩代码。
MNIST数据集下载 —— 数据集提供百度网盘下载地址
Eli_Code
03-16 9799
MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。
torchvision​包下载MNIST数据集
qq_27390023的博客
07-23 946
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
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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