mnist数据集下载png

MNIST数据集是一个广泛用于手写数字识别任务的经典机器学习数据集，它包含了60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图片都是28x28像素的灰度图像。每个像素值表示0-255之间的强度，通常会被归一化到0-1之间。

如果你需要将MNIST数据集转换成PNG格式，首先你需要从原始格式（如TFRecords或CSV）获取数据。最常见的做法是从Keras、TensorFlow等库提供的API下载预处理好的数据，然后使用像`imageio`这样的Python库将其保存为PNG。例如，在Keras中：

import keras.datasets.mnist as mnist
from imageio import imsave

# 加载数据并解压
(x_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

# 将图像数据调整大小和范围，并保存为PNG
for i in range(len(x_train)):
    img = x_train[i]
    img = (img * 255).astype('uint8')
    imsave(f'train_{i}.png', img)

这只是一个基本示例，实际操作可能会根据你的需求进行定制，比如批量处理或者对PNG进行额外的格式调整。

相关问题

png转mnist数据集

将PNG格式的图像转换为MNIST数据集需要经过以下步骤：

1. 读取PNG图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理，使其只包含黑色和白色像素。
3. 将图像缩放为28x28像素大小。
4. 将图像转换为MNIST数据集所需的格式，即将像素值归一化为0到1之间的浮点数，并将其保存为二进制文件。

以下是Python代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image

def png_to_mnist(png_path, mnist_path):
    # 读取PNG图像并转换为灰度图像
    img = Image.open(png_path).convert('L')
    # 对图像进行二值化处理
    img = img.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255, '1')
    # 缩放图像为28x28像素大小
    img = img.resize((28, 28))
    # 将图像转换为MNIST数据集所需的格式
    data = np.array(img.getdata()).reshape((1, 28, 28, 1)).astype(np.float32) / 255.0
    with open(mnist_path, 'wb') as f:
        f.write(bytes([0, 0, 8, 1]))
        f.write(data.tobytes())

# 示例用法
png_to_mnist('test.png', 'test.mnist')

在哪里下载png格式的fashion mnist数据集

你可以从以下网站下载Fashion MNIST数据集的PNG格式：

1. Kaggle：https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist
2. Github：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/tree/master/data/fashion

在这些网站上，你可以找到Fashion MNIST数据集的PNG格式并进行下载。