MNIST手写数字识别_数据集获取与环境01

本文介绍了MNIST手写数字识别数据集的获取方法,包括本地读取和通过keras导入,并详细阐述了Python环境的配置,包括使用python3.6、tensorflow2.2.0及keras2.4.3。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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MNIST手写数字识别_数据集获取与环境

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MNIST数据集中的所有图片都是28×28像素的文件。因数据集的大小统一,只需很少的数据准备工作就可以用于模型的训练。

一.数据集获取

1.MNIST数据集本地读取:

链接:https://pan.baidu.com/s/1bbZikfDpbs-On4Kk67M6tQ
提取码:b4nq
在这里插入图片描述
解压出来的数据集为四个.idx-ubyte文件,图片文件为.idx3-ubyte,标签文件为.idx1-ubyte。

2.MNIST数据集keras导入:

from keras.datasets import mnist

(train_X, train_Y), (
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