如何Load MNIST数据集

MNIST数据集简单介绍：

MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）数据集是一个经典的手写数字图像数据集，在机器学习和计算机视觉领域被广泛使用。它主要用于训练和测试各种图像识别算法，特别是对手写数字的分类算法

Load MNIST 数据集的步骤如下：

1. 安装Pytorch, 使用cmd的话： pip install Pytorch. Note: 使用镜像的话，会更快一些。

可以输入以下内容：

pip install Pytorch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.数据预处理：

1）将图像数据转换为张量

2）做标准化， 把MNIST数据集做均值和标准差。

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像数据转换为张量
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 标准化，MNIST数据集的均值和标准差
])

3.下载并加载训练数据集和测试集：

# 下载并加载训练数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 下载并加载测试数据集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

通过以上三步，可以得到MNIST数据集，可以往下做自己想要的机器学习的内容。这个数据集很经典，很多做练习的项目都会用到，希望可以帮助到大家。谢谢