Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集，使用tar 命令压缩过，需要解压请使用 tar 工具进行操作

手写数字生成 PyTorch实现-使用MNIST数据集的GAN模型生成/识别手写数字 项目目标 目标是使用在MNIST数据集上训练的生成对抗网络（GAN）生成新的手写数字。 GAN（生成对抗网络） GAN最早是在2014年由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio实验室的其他人报道的。 从那时起，GAN爆炸式增长。 GAN的思想是使用两个网络相互竞争，即生成器G和鉴别器D。 生成器使“伪”数据传递到鉴别器。 鉴别器还可以看到真实的训练数据，并预测接收到的数据是真实的还是伪造的。 训练了生成器以欺骗鉴别器，它希望输出看起来尽可能接近真实训练数据的数据。 鉴别器是经过训练的分类器，用于确定哪些数据是真实的，哪些数据是伪造的。 最终发生的事情是，生成器学会了将与真实数据无法区分的数据制作到鉴别器。 参考 [Pix2Pix]

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import torchvision from torch.autograd

MNIST手写数字数据集的csv格式，通过代码转的。现成可用的文档，适用于机器学习入门的学生用来做实验。

MNIST手写字符数据集，字符和标签文件分离，存储格式为Matlab格式。

MNIST数据集及其csv格式 下载即可使用 希望可以帮到你们 MNIST数据集及其csv格式 MNIST数据集及其csv格式

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

在莫烦老师代码的基础上，修改了原版本不能运行的地方，在重要部分加上了注释，下载即可运行，代码详细介绍见我的博客哦~

一个train文件，一个test文件，包含机器学习mnist60000张训练集png图片，10000张测试集png图片，供大家下载使用

Mnist手写数据集的Matlab版本（训练数据及标签、测试数据及标签）; 其中，训练数据共60000个， 测试数据共10000个；更多详情见MNIST官网http://yann.lecun.com/exdb/mnist/