matlab如何导入mnist数据集

在 MATLAB 中，可以使用以下步骤导入 MNIST 数据集：

1. 下载数据集：访问 MNIST 官方网站（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）并下载四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz 和 t10k-labels-idx1-ubyte.gz。

2. 解压文件：将下载的四个文件解压到任意目录。

3. 使用 `fread` 函数读取数据集：在 MATLAB 命令窗口中输入以下代码：

% 读取训练图像
fid = fopen('train-images-idx3-ubyte', 'r');
magic_number = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_images = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_rows = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_cols = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');

images = fread(fid, inf, 'unsigned char');
images = reshape(images, num_cols, num_rows, num_images);
images = permute(images,[2 1 3]);

fclose(fid);

% 读取训练标签
fid = fopen('train-labels-idx1-ubyte', 'r');
magic_number = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_labels = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');

labels = fread(fid, inf, 'unsigned char');

fclose(fid);

以上代码将训练图像存储在 `images` 变量中，训练标签存储在 `labels` 变量中。

4. 类似地，使用 `fread` 函数读取测试图像和测试标签：

% 读取测试图像
fid = fopen('t10k-images-idx3-ubyte', 'r');
magic_number = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_images = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_rows = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_cols = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');

test_images = fread(fid, inf, 'unsigned char');
test_images = reshape(test_images, num_cols, num_rows, num_images);
test_images = permute(test_images,[2 1 3]);

fclose(fid);

% 读取测试标签
fid = fopen('t10k-labels-idx1-ubyte', 'r');
magic_number = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');
num_labels = fread(fid, 1, 'int32', 0, 'ieee-be');

test_labels = fread(fid, inf, 'unsigned char');

fclose(fid);

现在，测试图像存储在 `test_images` 变量中，测试标签存储在 `test_labels` 变量中。

这样，你就成功地导入了 MNIST 数据集。你可以使用这些数据进行模型训练和测试。