数据分成了训练集(60000张共10类)和测试集(共10000张10类),每个类别放在一个单独的文件夹里。并且将所有的图片,都生成了txt列表清单(train.txt和test.txt)。
tensorflow社区上介绍的MNIST数据下载方法过于麻烦,下载压缩文件后直接解压,并使用下面两句代码来载入数据,无需使用原文中的input_data.py文件。fromtensorflow.ex
下载的mnist数据集,内容包括四个部分,分别是标签的四个,包含有60000个训练集和10000个测试集。
现成的mnist数据集下载的代码,要求开发环境为python,可以直接把这段程序粘贴在你自己的程序前面,python会在运行程序时自动下载。
利用LeNet模型并以此实现Mnist手写数据集的识别,里面包含了两种方法、自制测试数据,且附带详细说明,代码亲测都能使用,较为完整,欢迎下载
MNIST数据集完整版,新手学习深度学习必备,方便快捷的国内下载源。
原始版本的Mnist数字识别数据集,解压后为4个原始二进制文件,训练文件包含60000张28*28训练图像、标签文件、测试集10000张28*28训练图像、标签文件,方便下载!
如果你正在寻找MNIST数据集的matlab版本,那么你来对地方了!我们提供了最新的MNIST数据集matlab格式版,可以直接下载并在matlab中进行使用。这个数据集包含了手写数字图片和对应的标签
通过tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()导入数据集时,由于需要google的服务器,国内无法访问资源。
TensorFlow MNIST机器学习入门-源码(带mnist数据集)