mnist（mixed national institute of standards and technology database）是乙個計算機視覺資料集，它包含70000張手寫數字的灰度，其中每一張包含 28 x 28 個畫素點。
每一張都有對應的標籤，也就是對應的數字，例如上面這張的標籤就是 1。
60000行的訓練資料集是乙個形狀為 [60000, 784] 的張量，第乙個維度數字用來索引，第二個維度數字用來索引每張中的畫素點。在此張量裡的每乙個元素，都表示某張裡的某個畫素的強度值，值介於 0 和 1 之間。每乙個畫素點用乙個utf-8來表示。範圍是0~255,0表示是黑色（背景色），255表示白色（前景色）
60000行的訓練資料標籤集是乙個形狀為 [60000, 10] 的張量。採用one-hot vectors來表示0~9之間數字，從0開始到9，總共10個位置。乙個one-hot向量是[1,10]的張量，每一次只有乙個維度上面的數字是1，其他各個維度的數字都為0。數字n表示為乙個只有在第n個維度為1的1*10的向量。表示如下：
60000行的訓練資料標籤集是乙個形狀為[60000,1]的張量。每個維度表示對應的標籤值，標籤的訪問是0~9。
train-images-idx3-ubyte.gz: 60000個訓練 (9912422 bytes)
train-labels-idx1-ubyte.gz: 60000個訓練標籤 (28881 bytes)
t10k-images-idx3-ubyte.gz: 10000個測試 (1648877 bytes)
t10k-labels-idx1-ubyte.gz: 10000個測試標籤 (4542 bytes)
train-images-idx3-ubyte.gz解壓之後會生成乙個train-images.idx3-ubyte的檔案。該檔案的格式如下：
train-labels-idx1-ubyte.gz解壓之後，會生成train-labels.idx1-ubyte的檔案，檔案格式如下：
t10k-images-idx3-ubyte.gz解壓之後，會生成乙個t10k-images.idx3-ubyte的檔案，其格式如下：
t10k-labels-idx1-ubyte.gz解壓之後，生成t10k-labels.idx1-ubyte的檔案，格式如下：
基於上個章節中提到的4個檔案的資料格式，我們可以將data進行預處理，分割出影象檔案出來。
在處理binary資料之前，需要特別注意的是mnist資料集是採用大端格式（高位元組優先，即數字0x01020304在記憶體中儲存的情況是（從低位址到高位址）0x01,0x02，0x03，0x04）。
import numpy as np
import struct
import matplotlib.pyplot as plt
import time as time
trainimgfilename = r'/home/yml/桌面/mnist/train-images.idx3-ubyte'
tibinfile = open(trainimgfilename,'rb')
tibuf = tibinfile.read()
trainlabelfilename = r'/home/yml/桌面/mnist/train-labels.idx1-ubyte'
tlbinfile = open(trainlabelfilename,'rb')
tlbuf = tlbinfile.read()
tiindex = 0
tlindex = 0
timagic,tinumimages,tinumrows,tinumcolumn = struct.unpack_from('>iiii',tibuf,tiindex)
tiindex += struct.calcsize('>iiii')
tlmagic,tlnumlabel = struct.unpack_from('>ii',tlbuf,tlindex)
tlindex += struct.calcsize('>ii')
fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
for i in range(tinumimages):
im = struct.unpack_from('>784b',tibuf,tiindex)
tiindex += struct.calcsize('>784b')
im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)
label = struct.unpack_from('>b', tlbuf,tlindex)
tlindex += struct.calcsize('>b')
print(label)
label = label[0]
plt.title('true number :%d'%label)
plt.axis('off')
plt.imshow(im,cmap='gray')
plt.pause(1)
tibinfile.close()
tlbinfile.close()
plt.close()
MNIST資料集介紹
mnist資料集包含了6w張作為訓練資料，1w作為測試資料。在mnist資料集中，每一張都代表了0 9中的乙個數字，的大小都是28 28，且數字都會出現在的正中間。資料集包含了四個檔案 t10k images idx3 ubyte.gz 測試資料 t10k labels idx1 ubyte.gz ...
Mnist資料集簡介
1，基本概念 mnist是乙個非常有名的手寫體數字識別資料集，在很多資料中，這個資料集都會被用作深度學習的入門樣例。而tensorflow的封裝讓使用mnist資料集變得更加方便。mnist資料集是nist資料集的乙個子集，mnist 資料集可在 獲取,它包含了四個部分 1 training set...
MNIST資料集介紹
大多數示例使用手寫數字的mnist資料集 1 該資料集包含60,000個用於訓練的示例和10,000個用於測試的示例。這些數字已經過尺寸標準化並位於影象中心，影象是固定大小 28x28畫素 其值為0到1。為簡單起見，每個影象都被平展並轉換為784 28 28 個特徵的一維numpy陣列。在我們的示例...