mnist数据库在哪儿

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是一个广泛用于手写数字识别的开源数据集。它最初由美国国家标准与技术研究院（NIST）在1990年代创建，后来由Yann LeCun等人在1998年修改并发布。这个数据集包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素灰度图像，对应10个数字类别：0到9。

MNIST通常被用作深度学习入门教程中的第一个大型数据集，因为它简单易用且结果直观。你可以在这里找到MNIST数据集的官方下载链接：https://yann.lecun.com/exdb/mnist/。在下载时，请注意遵守数据集的使用条款，并确保尊重版权。此外，许多机器学习库，如TensorFlow、Keras和PyTorch，都内置了对MNIST的支持，可以直接加载预处理的数据进行实验。

相关问题

pycharm下载mnist数据库

要在PyCharm中下载MNIST数据库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开PyCharm，并创建一个新的Python项目。
2. 在项目中创建一个新的Python文件。
3. 在Python文件中导入`tensorflow`库，并使用`keras`模块来下载MNIST数据库。代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 下载MNIST数据库
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 打印数据集的形状
print("训练集数据形状：", x_train.shape)
print("训练集标签形状：", y_train.shape)
print("测试集数据形状：", x_test.shape)
print("测试集标签形状：", y_test.shape)

4. 运行代码，PyCharm会自动下载MNIST数据库并将其加载到你的项目中。
5. 你可以根据需要对数据进行进一步处理和分析。

请注意，下载MNIST数据库可能需要一些时间，具体取决于你的网络连接速度。

MATLAB读取mnist数据库

以下是MATLAB读取mnist数据库的示例代码：

% 读取训练集
train_images_file = 'train-images-idx3-ubyte';
train_labels_file = 'train-labels-idx1-ubyte';

% 读取图像数据
fp = fopen(train_images_file, 'rb');
magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_images = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_rows = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_cols = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
images = fread(fp, inf, 'unsigned char');
images = reshape(images, num_rows, num_cols, num_images);
images = permute(images, [2 1 3]);
fclose(fp);

% 读取标签数据
fp = fopen(train_labels_file, 'rb');
magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_labels = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
labels = fread(fp, inf, 'unsigned char');
fclose(fp);

% 显示图像和标签
index = 1;
imshow(images(:,:,index));
title(num2str(labels(index)));

% 读取测试集
test_images_file = 't10k-images-idx3-ubyte';
test_labels_file = 't10k-labels-idx1-ubyte';

% 读取图像数据
fp = fopen(test_images_file, 'rb');
magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_images = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_rows = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_cols = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
images = fread(fp, inf, 'unsigned char');
images = reshape(images, num_rows, num_cols, num_images);
images = permute(images, [2 1 3]);
fclose(fp);

% 读取标签数据
fp = fopen(test_labels_file, 'rb');
magic = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_labels = fread(fp, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
labels = fread(fp, inf, 'unsigned char');
fclose(fp);

% 显示图像和标签
index = 1;
imshow(images(:,:,index));
title(num2str(labels(index)));

在这个示例中，我们首先读取训练集和测试集的图像数据和标签数据。然后，我们使用`imshow`函数显示了第一张图像和它的标签。需要注意的是，MNIST数据库中的图像数据是28x28的灰度图像，因此需要使用`permute`函数将它们的维度从[行，列，图像数]转换为[列，行，图像数]。