t10k-images-idx3-ubyte下载

pytorch的MNIST数据集

这个数据集最近下载出现问题，在github上打了一下午给找齐了，为节省大家时间，直接打包供下载。包含： t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz 在当前目录下建立./data文件夹，并上述mnist.zip解压缩至本地，会在将上述四个文件解压至./data/MNIST/raw，用torchvision.datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)加载。如果中间有提示下载错误，进入./data/MNIST/raw目录，将下载错误的gz文件直接解压在目录中。

尝试使用PaddleClas训练MNIST数据集（手写数字0-9）

为什么标题是尝试呢，因为结果并不理想，所以只能是尝试。 1、准备数据 （1）下载MNIST数据集：下载地址 train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labe

mnist数据集

官网下载的mnist数据集，caffe训练使用；压缩包中包含 train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz 四个数据包。

mnist数据集下载

mnist t10k-images t10k-labels train-images train-labels

mnist手写数字图片数字集

下载后手动解压，注意，自己加压名字会变成t10k-images.idx3-ubyte,需把中间的点改成横杠，即t10k-images-idx3-ubyte