请注意，使用2-3线程以及从指定位置的minst数据集读取

在使用2-3线程的同时从指定位置的MNIST数据集中读取，你可以对读取过程进行并行化，以提高数据预处理的效率。我们可以使用Python的`concurrent.futures`模块来实现多线程。假设你想从第`start_index`开始读取：

import concurrent.futures
import os
from tensorflow.keras.datasets import mnist

class MnistImageLoader:
    def __init__(self, start_index, end_index):
        self.start_index = start_index
        self.end_index = end_index
        self.data = []

def load_mnist_images(start_index, num_samples, workers=2):
    data_dir = 'path_to_your_mnist_dataset'
    total_images = num_samples + start_index

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor:
        future_to_index = {executor.submit(load_image_range, start_index + i, min(i + num_samples, total_images)): i
                           for i in range(0, total_images, num_samples)}

        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_index):
            index = future_to_index[future]
            try:
                image_data = future.result()
                loader = MnistImageLoader(index, index + len(image_data))
                loader.data.extend(image_data)
                yield loader
            except Exception as e:
                print(f"Error loading image at index {index}: {e}")

def load_image_range(start, end):
    _, _data = mnist.load_data(path=os.path.join(data_dir, 'train-images-idx3-ubyte'))  # 加上路径
    return _data[start:end]

# 使用示例
for loader in load_mnist_images(start_index=0, num_samples=1000, workers=2):
    for img in loader.data:
        # 对img做进一步处理...

这里，`load_image_range`函数负责从指定范围读取MNIST数据，而`load_mnist_images`则将任务分配给线程池，每个线程负责一段连续的读取区间。通过这种方式，你可以加快数据的加载速度。