深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN） 课程收益 目标一. 了解Caffe框架的环境配置以及LEVELDB和LMDB数据。 目标二. 学习并且掌握Caffe框架最基础的数据结构，明白其各结构之间的关系。 目标三. 阅读明白Caffe框架的源码，特别是其入口程序也就是Caffe.cpp的源码理解，这样可以熟悉Caffe程序运行流程。 目标四. 明白Caffe最优化求解过程，重点是求解器，以及求解器的实现等等。

包括mnist大小数据集，mnist_test.csv,mnist_test_10.csv,mnist_train.csv,mnist_train_100.csv,train-images-idx3-ubyte.gz,train-labels-idx1-ubyte.gz

MNIST数据集是深度学习入门的经典案例，适合新手对图像识别领域有一个基本的认识，由于官方给的MNIST数据集都是二进制格式的，不能很清晰的看到具体数据内容，因此之前本人在训练模型时将二进制格式转换成了图片格式，现在分享给大家，需要的同学可以了解一下。

Mnist-时尚-赋值-PIAIC Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 Zalando打算将Fashion-MNIST用作直接替代MNIST原始数据集的基准机器学习算法。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。原始MNIST数据集包含许多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用”。 “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能会失败。” Zalando试图替换原始的MNIST数据集内容每个图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。每个像素都

刚接触神经网络的可以参考参考，网络结构是全连接的，代码流程也比较清晰，用的MNIST数据集，运行起来也很快。

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。

今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

MNIST数据集下载：MNIST是深度学习的经典入门demo，它是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，每张图片都是28*28大小，而且都是黑白色构成（这里的黑色是一个0-1的浮点数，黑色越深表示数值越靠近1），这些图片是采集的不同的人手写从0到9的数字。

PyTorch下MNIST数据集，其中包含原始的MNIST的数据和预处理后直接使用的数据。

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