mnist数据集里有哪些类别

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是一个广泛用于手写数字识别任务的经典数据集。它包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素的灰度图像。这些图片被分为10个类别，每个类别代表从0到9的数字：

1. 数字0
2. 数字1
3. 数字2
4. 数字3
5. 数字4
6. 数字5
7. 数字6
8. 数字7
9. 数字8
10. 数字9

这个数据集对于深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型是个很好的入门教程，因为它相对简单，但同时又足够复杂以展示模型的学习能力。

相关问题

digits里面有mnist数据集嘛？

(digits)模块是scikit-learn库中的一个实用工具，它提供了一系列预处理的数据集，其中包括手写数字MNIST数据集的一个简化版本，称为`load_digits()`。这个数据集包含了64维的灰度图像，每张图像代表一个0到9的手写数字，总共有1797个样本，每个类别有110个样本。MNIST数据集原本是非常著名的用于训练和测试计算机视觉任务的手写数字识别数据集，但`digits`提供了更易于使用的版本，适合于初学者和小型实验。

和MNIST数据集类似的数据集还有哪些

除了MNIST数据集之外，还有一些与手写数字识别任务类似的常用数据集，它们也常用于机器学习和深度学习入门示例，以便于开发者熟悉图像分类问题。以下是几个常见的数据集：

1. **Fashion-MNIST**:
这是一个由Zalando贡献的类似MNIST的手写服装类别数据集，包含10个类别（上衣、裤子、鞋子等）。每个样本都是28x28像素灰度图像。

2. **EMNIST** (Extended MNIST):
扩展了MNIST，包含了字母和数字的手写字体，分为两个部分：EMNIST by Class（按类别分）和 EMNIST by Character（按字符分）。

3. **Kuzushiji-MNIST**:
类似于MNIST，但它包含的是日本平假名和片假名，共47个类别，每个字符也是28x28像素。

4. **SVHN** (Street View House Numbers):
这个数据集来自谷歌街景照片，目标是从图像中识别出房子门牌号码，场景更复杂，比MNIST更具挑战性。

5. **MNIST-like Datasets** (合成数据集)：
有些生成式模型会创造出看起来像MNIST的手写数字数据集，用于研究特定算法在相似任务上的表现。

6. **CelebA-HQ** (人脸属性识别):
虽然不是纯数字，但CelebA-HQ中的低分辨率面部图像可以用于分类任务，如表情或性别识别。

7. **CIFAR-10/100**:
这些小图像数据集包含更多种类的对象，如鸟类、车辆等，虽然不像MNIST那样聚焦于数字，但也广泛用于基础视觉识别训练。

这些数据集都可以通过相应的库获取，例如TensorFlow、PyTorch或者直接从原始网站下载，然后按照教程进行预处理和使用。选择哪个取决于你的研究兴趣和应用场景的要求。