自制手写体MNIST数据集0~9，可用于测试MNIST模型的学习结果，格式为png图像，28*28像素，白底黑字。

PyTorch创建的CNN网络，并使用MNIST数据集训练网络，适用于Pytorch新手以及刚接触CNN的朋友

手写数据集

Browser-MNIST：基于浏览器的手写数字识别应用程序，在MNIST数据集上进行训练，并转换来自画布HTML元素的数据

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