pycharm2018怎样使用mnist数据集

mnist是一个常用的手写数字识别数据集。在使用pycharm2018进行mnist数据集的识别时，首先需要下载mnist数据集并安装TensorFlow。 在pycharm中，需要使用Python解释器编写代码，使用TensorFlow库进行数据处理和模型训练。

1. 下载mnist数据集：可以到官网进行下载或使用TensorFlow的高层API库Keras来导入mnist数据集，这里以Keras下载mnist为例：

from keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

2. 使用TensorFlow库进行数据处理和模型训练，这里可以使用简单的卷积神经网络模型进行训练：

from keras import models
from keras import layers

network = models.Sequential()
network.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
network.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
network.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
network.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
network.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
network.add(layers.Flatten())
network.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

from keras.utils import to_categorical

train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

network.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

以上就是利用pycharm2018进行mnist数据集训练过程的主要步骤。 需要注意的是，这里只讲解了mnist数据集的使用，实际中需要针对自己的实际情况对代码进行相应的调整和优化。