MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集下载、将MNIST数据集转化为CSV格式，并使用神经网络测试，手写0-9数字识别。

最新推荐文章于 2025-04-28 15:50:22 发布
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分类专栏： 手写数字识别 机器学习 Python 文章标签： 机器学习 神经网络 python 图像识别
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本文介绍了如何下载MNIST手写数字数据集，将其转化为CSV格式，并利用神经网络进行识别。详细步骤包括数据下载、转换、读取解码以及创建并训练神经网络，最后展示测试结果。

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  • MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集下载、将数据集转化为CSV格式，并使用神经网络测试，手写0-9数字识别。

  • 借鉴博客

     https://blog.youkuaiyun.com/Albert201605/article/details/79893585

     https://blog.youkuaiyun.com/epubit17/article/details/80009618

     https://www.sohu.com/a/228825316_99960938

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MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集下载、将数据集转化为CSV格式，并使用神经网络测试，手写0-9数字识别。

借鉴博客

1、下载MNIST数据集

2、将MNIST数据集转化为CSV格式

3、从手写数字图像中读取和解码数据

4、创建基本的神经网络，通过使用MNIST训练数据集进行训练，使用MNIST测试集和自己创建的手写数字图像数据对神经网络进行测试。

5、运行结果

  • 1、下载MNIST数据集

下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

  • 2、将MNIST数据集转化为CSV格式

         转化方法：下载原始数据后，置于工程目录下，解压，运行以下代码即可。

def convert(imgf, labelf, out
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