怎么下载mnist数据集

下载MNIST手写数字数据集通常是在机器学习项目中作为入门数据集使用的，这个数据集包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张都是28x28像素灰度图像，用于识别数字从0到9。

以下是通过Python常用的库Keras或直接访问原始网站的方式下载MNIST数据：

1. **使用Keras** (推荐)
- 首先，你需要安装`tensorflow.keras`库，如果还没有安装，可以使用pip:

     pip install tensorflow

- 然后，在Python环境中导入并加载MNIST数据：

     from tensorflow.keras.datasets import mnist
     (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

- 数据默认是28x28的数组，需要预处理成合适的形状：

     train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
     test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

2. **直接从MNIST官方网站** (更原始)
- 访问https://yann.lecun.com/exdb/mnist/
- 下载`train-images-idx3-ubyte.gz` 和 `train-labels-idx1-ubyte.gz` （训练集）
- 下载`t10k-images-idx3-ubyte.gz` 和 `t10k-labels-idx1-ubyte.gz` （测试集）
- 使用gunzip解压文件，然后可以用如`numpy`的loadtxt函数读取数据。