DOWNLOAD_MNIST

MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，可以用于初步学习神经网络。可以通过以下Python代码使用urllib.request库下载MNIST数据集：

import urllib.request
import os

# 下载MNIST数据集
def download_mnist():
    base_url = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
    file_names = ['train-images-idx3-ubyte.gz', 'train-labels-idx1-ubyte.gz',
                  't10k-images-idx3-ubyte.gz', 't10k-labels-idx1-ubyte.gz']
    save_path = './mnist_data'
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
    for file_name in file_names:
        url = (base_url + file_name).format(**locals())
        print("Downloading " + url)
        urllib.request.urlretrieve(url, os.path.join(save_path, file_name))
    print("Download finished.")

这段代码会将MNIST数据集下载到当前目录下的mnist_data文件夹中。下载完成后，可以使用gzip库解压缩数据集文件，例如：

import gzip
import numpy as np

# 解压缩MNIST数据集文件
def extract_data(file_name, num_data, head_size, data_size):
    with gzip.open(file_name) as f:
        f.read(head_size)
        buf = f.read(data_size * num_data)
        data = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8).astype(np.float32)
    return data

# 加载MNIST数据集
def load_mnist():
    save_path = './mnist_data'
    train_images = extract_data(os.path.join(save_path, 'train-images-idx3-ubyte.gz'), 60000, 16, 28*28)
    train_labels = extract_data(os.path.join(save_path, 'train-labels-idx1-ubyte.gz'), 60000, 8, 1)
    test_images = extract_data(os.path.join(save_path, 't10k-images-idx3-ubyte.gz'), 10000, 16, 28*28)
    test_labels = extract_data(os.path.join(save_path, 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'), 10000, 8, 1)
    return train_images, train_labels, test_images, test_labels

这段代码会将MNIST数据集解压缩并加载到内存中，返回四个NumPy数组，分别是训练图像、训练标签、测试图像和测试标签。