MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.

MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:

• Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
• Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
• Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
• Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

不妨新建一个文件夹 – mnist, 将数据集下载到 mnist 以后, 解压即可:

图片是以字节的形式进行存储, 我们需要把它们读取到 NumPy array 中, 以便训练和测试算法.

import os
import struct
import numpy as npdef load_mnist(path, kind='train'):"""Load MNIST data from `path`"""labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte'% kind)images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte'% kind)