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手写识别的训练数据其实你可以直接上手 MNIST，这玩意儿真的是机器学习领域的“Hello World”。图像小巧（只有 28x28），数据量也不算大，一台普通电脑就能跑起来。训练集有 6 万张图，测试集 1 万张，格式简单清晰，适合练手。 MNIST 的图像都是灰度图，像素值从 0 到 255，一
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MNIST数据集由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology, NIST）提供，包含手写数字的图像数据。训练集（training set）数据来自250位不同个体的手写数字，其中50%为高中学生，另外50%则来自人口普查局（
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训练数据：- 图像文件：train-images-idx3-ubyte- 标签文件：train-labels-idx1-ubyte 测试数据：- 图像文件：t10k-images-idx3-ubyte- 标签文件：t10k-labels-idx1-ubyte
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mnist.pkl.gz数据文件直接下载拷贝到keras的dataset下方便许多
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MNIST数据集原始下载地址现已失效，为方便后续使用，请将预先下载好的四个 .gz 文件解压至项目 data 文件夹下，并注释掉 train_mnist.py 文件中的下载代码。
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这个Javascript库让你能够轻松地在浏览器或node.js中访问MNIST数据集，用于神经网络的测试和训练。训练集最多包含60,000个数字，测试集最多包含10,000个数字。你可以根据需要限制所包含的数字，比如只使用数字1和2来创建训练和测试集以便于调试。安装方法：对于node.js使用 n
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老牌的MNIST 数据集，应该不少人刚入坑时都接触过，尤其做图像识别的。它的图像是 28x28 的灰度手写数字，数据量不算大，用来练手训练模型合适，响应也快，调试也方便。 训练集有 60000 张图，测试集是 10000 张，格式比较，是以LevelDB方式存的，也就是说图像和标签都塞进了键值对里。
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电脑的显存只有2G，原始的GPU版的MNIST代码中，测试样本没有进行batch处理，而是将10000个测试样本直接存入显存（因为此处用的GPU运行程序），所以导致显存不够用而报错。此处提供一个batch处理的MNIST代码，可帮助读者进行测试。
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