由于官方网站下载MNIST 数据过慢，我就将它压缩上传，供大家享用。当然，没有积分的朋友，可以在我的另一篇博文中找到官方下载链接。

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。 import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import datasets from sklearn.preproces

此数据集适用于深度学习入门时，直接对图片进行手写体识别的实验。

└── MNIST ├── processed │   ├── test.pt │   └── training.pt └── raw ├── t10k-images-idx3-ubyte ├── t10k-labels-idx1-ubyte ├── train-images-idx3-ubyte └── train-labels-idx1-ubyte 将压缩包放在mnist/row，文件夹下运行train_set = mnist.MNIST('./data', train=True, download=True)即可解压，之后改为false即可调用

MNIST数据集

在使用Pytorch官方函数下载MNIST数据集时，常常由于网络原因下载失败。手动下载的数据集没有经过处理，不能被Pytorch识别。本文档是处理过的MNIST数据集，解压后放在代码根目录下即可。

包含mnist手写数字数据集、可视化展示功能、适用于Python3、重要代码注释

该资源包包含了MNIST数据集及使用pytorch实现数字分类的代码。其中，pytorch使用了两层神经网络，正确分类识别的精度达到了99%。可以供实现大作业或了解相关课程的同学使用及学习。

今天小编就为大家分享一篇pytorch:实现简单的GAN示例(MNIST数据集)，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

使用朴素贝叶斯算法实现MNIST数据集的训练预测，精度较高，主要是参考统考学习李航一书和github上相关作者思路进行实现。