minist手写数字数据集（含代码）

PyTorch提供了一个实用的手写数字识别数据集，称为MNIST。MNIST包含60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像的大小为28x28像素。该数据集通常被用作计算机视觉中的基准数据集。

mnist数据集,手写数字识别数据集

(1)训练集:7,494个特征向量及对应标签,来源于40位手写者 (2)测试集:3,498个特征向量及对应标签,来源于14位手写者 training1.txt,test1.txt中特征向量为16维;

主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

minist数据集。用于固定尺寸大小的图片数据集,resize-script.sh。 make_dataset.rar

EnglishHnd English alphanumeric data set

压缩包包含了gnt2png.pyalz压缩包解压软件，以及HWDB解压数据集解压完成的PNG文件的下载地址。

迁移学习数据集-手写数字识别 (mnist vs usps),可用于迁移学习。

mnist数据集 —— 常用于手写数字识别的开源数据集,其中训练集60000张,测试集10000张,直接下载解压就可以咯

将mnist的数据集还原成图片形式，可以直观查看。 在使用TensorFlow或者keras中使用mnist时，并不能直观体验数据图片，这里做了一个图形还原