手写数字识别测试数据示例

根据提供的引用内容，手写数字识别测试数据示例是MNIST数据集中的10,000个用于测试的示例。这些示例是28x28像素的图像，已经过尺寸标准化并位于图像中心，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征向量，用于输入模型进行预测。以下是一个手写数字识别测试数据示例的Python代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 加载MNIST测试数据集
test_data = datasets.MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())

# 随机选择一个测试数据
idx = torch.randint(len(test_data), size=(1,)).item()
image, label = test_data[idx]

# 显示测试数据图像和标签
print('Label:', label)
image = image.reshape(28, 28)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()

运行上述代码，可以随机选择一个测试数据并显示其图像和标签。用户也可以根据自己的需要修改代码以选择特定的测试数据进行预测。