=\ load_mnist(normalize=True)

`load_mnist`通常是一个用于加载MNIST手写数字数据集的函数，这里的`normalize=True`表示在加载数据之前会对图像像素值进行归一化处理。MNIST数据集包含训练集和测试集，每个图像都是28x28像素的灰度图像，以及对应的标签。当设置`normalize=True`时，可能会将图像的像素值缩放到0到1之间，这有助于提高许多机器学习模型的性能。

举个例子，这个函数可能返回的数据结构可能包括两个张量（通常是numpy数组），一个是train_images，一个是train_labels（或test_images和test_labels），分别代表训练（或测试）图片数据和相应的标签。如果你想要了解具体的使用步骤，它通常会涉及导入所需的库（如TensorFlow或PyTorch），然后按照数据集的预处理流程操作数据：

from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader

# 加载并规范化MNIST数据
train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=...)
test_dataset = MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=...)

# 数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

for images, labels in train_loader:
    # 对images进行进一步处理，因为已经normalize=True
    normalized_images = images / 255.0