mnist.load_data()使用方法

mnist.load_data()是一个函数，用于从Keras中加载MNIST数据集。它没有任何参数，只需调用即可。该函数返回两个元组，分别包含训练集和测试集的图像和标签数据。具体使用方法如下：

1. 导入mnist数据集

from keras.datasets import mnist

2. 调用load_data()函数加载数据集

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

3. 查看数据集信息

print('训练集图像数量：', len(train_images))
print('测试集图像数量：', len(test_images))
print('训练集标签数量：', len(train_labels))
print('测试集标签数量：', len(test_labels))

输出结果如下：

训练集图像数量： 60000
测试集图像数量： 10000
训练集标签数量： 60000
测试集标签数量： 10000

这样就可以使用mnist数据集进行模型训练和测试了。