Mnist数据集简介

最新推荐文章于 2025-03-18 10:48:02 发布

@迷途小书童

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分类专栏： TensorFlow框架学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43660987/article/details/92369965

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MNIST是深度学习领域常用的入门数据集，源于NIST，包含训练集和测试集，每部分都有对应的图像和标签文件。训练集有60,000个样本，测试集有10,000个样本。该数据集可在指定网站获取。" 104202540,6868946,使用TensorFlow 1.5实现多元线性回归,"['TensorFlow', '机器学习', '深度学习', '线性回归', '数据建模']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1，基本概念
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:
（1）Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
（2）Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
（3）Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
（4）Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)
2，代码解读

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#下载mnist数据集并查看大小
mnist = input_data.read_data_sets('data',one_hot = True)
print("type of mni

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