Mnist数据集可以算是学习深度学习最常用到的了。
这个数据集包含70000张手写数字图片，分别是60000张训练图片和10000张测试图片，训练集由来自250个不同人手写的数字构成，一般来自高中生，一半来自工作人员，测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据，并且保证了测试集和训练集的作者不同。
每个图片都是28x28个像素点，数据集/会把一张图片的数据转成一个28x28=784的一维向量存储起来。
里面的图片数据如下所示，每张图是0-9的手写数字黑底白字的图片，存储时，黑色用0表示，白色用0-1的浮点数表示。
如何使用？
- 1.进入会员主界面；
- 2.在【应用与数据】模块中，找到数据并另存到自己的空间；
- 3.创建相关应用的实例，并将数据另存的目录挂载上；
- 4.在应用中使用数据；
文件清单
processed/
processed/test.pt (7.5 MB)
processed/training.pt (45.3 MB)
raw/
raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.5 MB)
raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz (4 KB)
raw/train-images-idx3-ubyte.gz (9.4 MB)
raw/train-labels-idx1-ubyte.gz (28 KB)
processed/test.pt (7.5 MB)
processed/training.pt (45.3 MB)
raw/
raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.5 MB)
raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz (4 KB)
raw/train-images-idx3-ubyte.gz (9.4 MB)
raw/train-labels-idx1-ubyte.gz (28 KB)
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