mnist数据集百度云链接

最新推荐文章于 2025-06-15 16:57:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-15 16:57:56 发布 · 3.6k 阅读 · 9 ·
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#mnist

本文分享了MNIST数据集的百度网盘下载链接，包含训练和测试数据，适用于机器学习和深度学习项目的数据准备阶段。

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

因为下载这个mnist实在是慢，所以我直接附上下载好的百度云链接
包括下图中的内容
mnist_data.rar
mnist_test.csv
mnist_test_10.csv
mnist_train.csv
mnist_train_100.csv
在这里插入图片描述

链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1V0WzUYvObLRU2wv8fYEwAg
提取码：z9bh
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使用MNIST数据集
zhaohaibo的博客
06-09 2万+
网上有很多使用MINIST数据集的教程，要么太麻烦，要么需要翻墙下载，很慢。 在这里分享一下我找到的最方便的方法 1 下载数据集并解压。 法1 从MINIST官网中下载 法2 从这个百度云链接下载 没有网络限制会比较快 解压后得到四个新文件 2 新建一个.py文件，起名为 input_data.py 将下面的代码复制粘贴进input_data.py中 #...
fashion_mnist 数据集加载 附网盘链接
_BANA的博客
04-04 1671
Tensorflow学习 链接：https://pan.baidu.com/s/1c4IZITtl3dUbR8p4qMg7lQ 提取码：8tn0 或（嗯…通常network error，我科学上网了也还是加载不出来） fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels),(test_images, tes...
深入理解MNIST数据集：手写数字识别的经典基准
weixin_28988985的博客
06-15 1162
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供的一个大型手写数字数据库，广泛用于机器学习和计算机视觉领域的研究和教育。它包含数以万计的手写数字图片，这些图片被归一化到统一的尺寸，以便于各种算法的处理和分析。在处理像MNIST这样的手写数字识别任务时，存在多种模型可以应用。理解每种模型的原理和特点，将有助于我们选择和构建最适合问题的解决方案。
mnist数据集百度云下载地址.txt
06-18
用于深度学习，图像识别的经典数据
mnist数据集下载——mnist数据集提供百度网盘下载地址
热门推荐
bigcindy的博客
05-05 4万+
mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集，mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World！”。 官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist数据集由6万张训练数据和1万张测试数据组成。 官网提供下载，但由于是国外的服务器，下载速度很慢。这里提供百度网盘下载地址： 链接：https://pan.baid...
手写数字识别MNIST数据集下载百度网盘链接快速下载
qq_43750528的博客
11-14 4073
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。
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。
【亲测免费】 MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载说明
gitblog_06562的博客
10-31 778
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载说明 【下载地址】MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载说明分享 MNIST数据集全称为Modified National Institute of Standards and Technology database，包含了60，000个训练样本和10，000个测试样本，专为手写...
皮肤癌图像检测数据集（2万多张图像）-skin-cancer-mnist-ham（5.2GB 百度网盘分享链接下载）.txt
07-13
皮肤癌图像检测数据集（2万多张图像）-skin-cancer-mnist-ham-dataSet（百度网盘分享链接下载） 如百度网盘分享链接失效，请私信我重新获取。
FashionMNIST数据集
09-06
此文件为百度云链接，通过百度云下载此文件为百度云链接，
MNIST数据集下载
清晨的光明
09-15 7280
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。  ...
MNIST数据集
03-14
下载自yann.lecun.com/mnist，下载该网址已经无法访问，做个备份 解压4个gz文件放到data文件夹下，可跳过train_mnist.py中的下载部分
mnist数据集
06-28
mnist.npz数据库
mnist数据集集合
05-23
上传一个mnist合集的数据文件，里面包括 1 tensorflow里使用的mnist数据集， 2 keras使用的mnist数据集mnist.npz 3 手写数字识别demo里需要的数据集mnist.pkl.gz
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
寒江共雪
03-04 502
Mnist数据集1. mnist数据集下载2. 1. mnist数据集下载 百度云链接，提取码：0wdr 2. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = in...
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载
weixin_42105432的博客
11-21 8097
MNIST数据集下载。百度网盘下载。 链接：https://pan.baidu.com/s/1GRdliqEYnVTseW1mWwIByQ 密码：t377
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载-附件资源
03-02
MNIST手写数字识别数据集百度网盘下载-附件资源
MNIST原始数据集怎么下载
最新发布
07-04
<think>首先，用户的问题是：“我想下载MNIST原始数据集请问如何下载MNIST原始数据集”。我需要基于系统级指令和用户可见层的要求来构建回答。系统级指令： -所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 -独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 -LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。 -回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。用户可见层：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 -保证回答真实可靠。参考的引用：- [^1]:关于MNIST数据集下载，PyTorch的torchvision.datasets.MNIST可以自动下载。 -[^2]:提供了MNIST数据集下载仓库，包括原始数据集和子集。- [^3]: PyTorch下载慢，提供原始数据集下载方式。 -[^4]:关于下载路径的修改。用户需求是下载MNIST原始数据集。我需要整合这些引用，提供可靠的方法。 关键点： -MNIST原始数据集可以从官方网站或通过库下载。-常见方法：使用Python库如PyTorch或TensorFlow自动下载，或手动下载。步骤：1.**确认原始数据集来源**：MNIST原始数据集通常从YannLeCun的网站（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）下载。 2. **提供下载方法**：-自动下载：使用PyTorch或TensorFlow。-手动下载：直接从网站下载文件。 3. **参考引用**：结合提供的引用，[^1]提到PyTorch的torchvision.datasets.MNIST可以自动下载。[^3]提到下载慢时提供原始数据集。[^2]提供手动下载选项。 4. **结构清晰**：逐步解释如何下载。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 回答结构：-开头：简要介绍MNIST数据集。-步骤1：自动下载方法（使用PyTorch或TensorFlow）。 -步骤2：手动下载方法（从官方网站）。 -注意事项：如下载路径、速度问题。-结尾：总结。-相关问题：生成3-5个相关问题。确保中文回答。 引用标识：在引用段落末尾添加[^1],[^2]等。例如，提到PyTorch下载时引用[^1]。数学表达式：用户问题中没有数学内容，但如果有，比如数据集大小，可以用$...$。例如，图像大小为$28\times28$。相关问题： -基于主题：MNIST数据集下载、使用等。 -例如：1.如何加载下载的MNIST数据集？2. MNIST数据集有哪些常见预处理方法？3.为什么MNIST数据集在机器学习中如此重要？ 最终回答：-清晰、可靠。 -引用时自然添加。</think>### 如何下载MNIST原始数据集 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是机器学习中广泛使用的基准数据集，包含手写数字图像。每个图像大小为$28 \times 28$像素，共有70,000个样本（60,000个训练样本和10,000个测试样本）。以下是下载原始数据集的几种可靠方法，逐步说明： #### 方法1: 使用Python库自动下载（推荐） 通过PyTorch或TensorFlow等库自动下载MNIST原始数据集，简单高效。库会自动处理文件解压和格式转换。 - **PyTorch方式**： 安装PyTorch后，使用`torchvision.datasets.MNIST`类。示例代码： ```python import torchvision from torchvision import transforms # 设置下载路径（例如当前目录下的data文件夹） dataset = torchvision.datasets.MNIST( root='./data', # 保存路径 train=True, # 下载训练集；False为测试集 transform=transforms.ToTensor(), # 转换为张量 download=True # 强制下载 ) ``` 首次运行时会自动从官方源下载原始文件（包括`train-images-idx3-ubyte.gz`等），解压到`./data/MNIST/raw`目录。完成后，后续使用可设置`download=False`[^1][^3]。 - **TensorFlow方式**： 使用`tensorflow.keras.datasets.mnist`： ```python from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 文件默认下载到~/.keras/datasets/mnist.npz ``` 此方法会自动下载并加载NumPy格式的数据[^4]。 **优点**：无需手动操作，适合编程环境。 **注意**：如果下载速度慢（常见于国内网络），可预先下载文件并放入指定目录（见方法2）[^3]。 #### 方法2: 手动从官方网站下载 MNIST原始数据集由Yann LeCun团队维护，文件可从官网直接下载： 1. **访问官方网站**： 打开 [Yann LeCun's MNIST页面](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，找到四个压缩文件： - `train-images-idx3-ubyte.gz`（训练图像） - `train-labels-idx1-ubyte.gz`（训练标签） - `t10k-images-idx3-ubyte.gz`（测试图像） - `t10k-labels-idx1-ubyte.gz`（测试标签） 2. **下载文件**： 点击链接下载所有文件（总大小约~12MB）。 3. **解压和使用**： 解压.gz文件后，您会得到二进制格式的原始数据。可使用Python或MATLAB读取： - **Python示例**：用`gzip`和`numpy`读取： ```python import gzip import numpy as np with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f: train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 28, 28) ``` - **MATLAB用户**：参考引用[^2]中的仓库，提供预处理后的MAT文件，可直接加载。 **优点**：获取最原始数据，适合自定义处理。 **资源**：引用[^2]的仓库提供了官网原始文件下载链接和子集（如1/10数据量的`mnist10`文件夹），便于快速测试[^2]。 #### 注意事项 - **下载路径**：如果使用库自动下载，确保`root`参数路径正确。例如在TensorFlow中，若默认路径无效，可修改为`mnist = input_data.read_data_sets("./", one_hot=True)`[^4]。 - **网络问题**：官网下载有时较慢，可尝试镜像源（如引用[^3]建议的百度云链接）。 - **数据验证**：下载后检查文件完整性，官方文件MD5校验码可在官网查询。 总结：推荐优先使用PyTorch或TensorFlow自动下载（方法1），省时可靠；若需原始二进制文件，手动从官网下载（方法2）。数据集广泛用于手写数字识别任务，基准准确率常达$99\%$以上[^1]。
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