下载MNIST数据集，并学会读取其图像数据 2、定义训练集和测试集 3、使用训练集训练ResNet网络 4、使用测试集得到结果

好的，我明白了。以下是针对你的问题的回答：

1. 下载MNIST数据集并读取图像数据：

MNIST数据集可以从官网或者Github上下载。然后你可以使用Python的PIL库读取图像数据。以下是代码示例：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图像数据
img = Image.open('path/to/image.png')
img_arr = np.array(img)

2. 定义训练集和测试集：

MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本。我们可以使用Python的sklearn库将数据集划分为训练集和测试集。以下是代码示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取MNIST数据集
X, y = load_mnist()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 使用训练集训练ResNet网络：

ResNet是一种非常强大的卷积神经网络。你可以使用Keras或者PyTorch等深度学习框架构建ResNet网络。以下是使用Keras构建ResNet网络的代码示例：

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.models import Model

# 构建ResNet50网络
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加全局平均池化层和全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

4. 使用测试集得到结果：

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的表现。以下是代码示例：

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

希望以上回答能够帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时问我。