mnist数据集导入jupyter

Mnist数据集是一个手写数字识别的经典数据集，常用于机器学习入门示例和深度学习教程中。在Jupyter Notebook中导入Mnist数据集通常涉及到使用Python的数据科学库，如TensorFlow、Keras或PyTorch。

以下是使用TensorFlow库导入Mnist数据集的一个简单步骤：

1. 首先，确保已经安装了必要的库，如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow

2. 导入库并加载数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集（训练集和测试集）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

3. 数据预处理，例如归一化像素值到0-1之间：

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化到0-1范围

4. 将图像数据转换为张量，并调整维度（如果需要的话）：

x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)

5. 准备数据作为模型输入：

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)  # 对类别进行one-hot编码
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

6. 现在你可以开始构建和训练你的神经网络模型了。