手写数字数据集 test和train两个文件夹分别放置了1万个测试数据和6万了训练数据 在两个文件夹中都分别放置有： 1.有0~9九个数字分类放置的文件夹 2.有全部图片放置在一起的文件夹 3.有所有图片的图片名称和对应0~9分类标签的csv文件，已按照乱序打乱排列 4.有csv文件中，文件名列的pickle文件和json文件 5.有csv文件中，文件名列对应的0~9分类标签的pickle文件和json文件 6.有csv到pickle和json转换的代码

mnist手写数字数据集的图片格式，文件较大，此为训练集部分（train_set）实现代码也已经上传。

MNIST手写数字图像数据库 60000个训练集，10000个测试集，灰度图，大小均为为28*28 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)

MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9. MNIST包含了训练集与测试集数据。