load_mnist

`load_mnist`通常是一个用于加载MNIST手写数字数据集的函数，在许多机器学习库如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn等中都能找到这样的函数。MNIST数据集包含了60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张都是28x28像素的灰度图片，对应着0-9十个数字类别。

当你使用`load_mnist`时，它会返回两个数组或者字典，通常包括训练集和测试集的特征（图像数据）和对应的标签（数字标识）。例如：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

在这里，`train_images`和`test_images`是图像数据，`train_labels`和`test_labels`是相应的标签。这些数据通常会被预处理，比如归一化到0-1范围，并可能会被扁平化成一维向量以便输入神经网络模型。