请问怎么加载MNIST⼿写数字集

您好，加载MNIST手写数字集可以使用Python中的TensorFlow或者PyTorch库来实现。以下是TensorFlow库的示例代码：

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

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 输出数据集的形状
print("训练集的形状：", x_train.shape, y_train.shape)
print("测试集的形状：", x_test.shape, y_test.shape)

上述代码首先使用TensorFlow库中的`mnist`模块加载MNIST数据集，然后对数据进行预处理，最后输出训练集和测试集的形状。

当然，如果您使用的是PyTorch库，也可以使用以下代码加载MNIST数据集：

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载数据集
train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_set = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=64)

# 输出数据集的形状
print("训练集的形状：", train_set.data.shape, train_set.targets.shape)
print("测试集的形状：", test_set.data.shape, test_set.targets.shape)

在上述代码中，我们使用了PyTorch库中的`datasets`和`transforms`模块来加载和预处理MNIST数据集，最后输出训练集和测试集的形状。其中，数据加载器可以帮助我们将数据分成多个batch进行处理，并且可以随机打乱数据的顺序，避免过拟合。