# mnist資料集
這是乙個手寫數字識別的資料集(影象分類資料集)。包括裁減好的手寫數字和相應的分類標籤。每張上都是乙個手寫的阿拉伯數字，對應的標籤表示這個手寫數字是0到9中的哪乙個。基於這個資料集提出的問題很簡單，也很明確——根據影象識別出數字。
圖：mnist資料示例
> 除了mnist，這篇**[^1]還有乙個貢獻。比如這張在神經網路科普中已經用爛了的卷積神經網路結構圖：
> 
這個資料集的歷史已經有二十多年。在這個資料集上完成手寫字元分類的問題已經得到了很好的解決。有大把方法可以輕鬆達到百分之九十以上的正確率。而且由於這個資料集提出的問題比較簡單，在這個資料集上起效的方法在其他資料集上不一定起效。所以如果你提出乙個新模型，在這個資料集上能取得百分之**十的正確率，並沒有很強的說服力。我介紹這個資料集一方面因為它比較出名，另一方面把對這個資料集的使用當作torchvision的hello world。
## 檔案和使用說明
配合torchvision使用。資料集檔案隨意放置。只需要把檔案路徑填寫到包含mnist的4個壓縮包的資料夾這一級。
資料集檔案包括：
- t10k-images-idx3-ubyte.gz
- t10k-labels-idx1-ubyte.gz
- train-images-idx3-ubyte.gz
- train-labels-idx1-ubyte.gz
> mnist已經預先完成了測試集和訓練集的分割。在載入的時候可以直接載入訓練集、測試集。也可以考慮把這些資料混合在一起然後重新取樣、分割。
## pytorch**
```python
data_path = './mnist/'
download_dataset = true
# 批量大小
batch_size = 100
# 構造資料轉換器
dataset_transform = torchvision.transforms.totensor()
# 分別讀取訓練集和測試集
train_data = torchvision.datasets.mnist(root=data_path, train=true,download=download_dataset,
transform=torchvision.transforms.totensor())
test_data = torchvision.datasets.mnist(root=data_path, train=false,download=download_dataset,
transform=torchvision.transforms.totensor())
# 分別構造訓練集和測試集的載入器
# 在這一步進行shuffle打亂樣本順序
# 其實載入器每遍歷一次都要隨機重排一次
dataloader = torch.utils.data.dataloader
train_loader = dataloader(dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=true)
test_loader = dataloader(dataset=test_data, batch_size=batch_size, shuffle=true)
def viewdataset(datasetloader, index):
for i,data in enumerate(datasetloader):
if i==index:
img, label =data
tempimg = torchvision.utils.make_grid(img, pad_value=0.5, nrow=10)
print('labels:')
print(label.numpy())
print('images:')
# 設定要顯示的內容
plt.imshow(np.transpose(tempimg.numpy(),(1, 2, 0)))
# 執行show函式就顯示
plt.show()
break
viewdataset(train_loader, 20)
viewdataset(test_loader, 20)
## 資料預處理
其中給出了已經計算好的mnist的trainset的$\mu$和$\sigma$。
## 相關**
怎麼改mnist資料的標籤 MNIST資料集
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