深度学习入门：MNIST数据集分类教程是怎样的？
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本文共计1371个文字，预计阅读时间需要6分钟。
任务目标：对MNIST手写数字数据集进行训练和评估，最终使模型在测试集上达到+（98%±）的正确率。最终文本表达达到了+（99.36%±）。使用的库的版本：+python: 3.8.12+pytorch: 1.5.1+代码地
任务目标对MNIST手写数字数据集进行训练和评估，最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率。（最终本文达到了\(99.36\%\)）
使用的库的版本：
- python：3.8.12
- pytorch：1.5.1
代码地址GitHub：github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别
数据集介绍MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges。
在torchvision中自带了关于MNIST的数据集。如果直接使用自带的数据集，能方便不少。关于具体使用，可参考：PyTorch初探MNIST数据集 - 知乎 (zhihu.com)
在Lecun的提供的MNIST数据集，有如下4个文件（images文件和labels文件）：
training set包含了60000张手写数字图片，test set包含了10000张图片。在images文件和labels文件中，数据是使用二进制进行保存的。
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任务目标：对MNIST手写数字数据集进行训练和评估，最终使模型在测试集上达到+（98%±）的正确率。最终文本表达达到了+（99.36%±）。使用的库的版本：+python: 3.8.12+pytorch: 1.5.1+代码地
任务目标对MNIST手写数字数据集进行训练和评估，最终使得模型能够在测试集上达到\(98\%\)的正确率。（最终本文达到了\(99.36\%\)）
使用的库的版本：
- python：3.8.12
- pytorch：1.5.1
代码地址GitHub：github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/手写数字识别
数据集介绍MNIST数字数据集来自MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges。
在torchvision中自带了关于MNIST的数据集。如果直接使用自带的数据集，能方便不少。关于具体使用，可参考：PyTorch初探MNIST数据集 - 知乎 (zhihu.com)
在Lecun的提供的MNIST数据集，有如下4个文件（images文件和labels文件）：
training set包含了60000张手写数字图片，test set包含了10000张图片。在images文件和labels文件中，数据是使用二进制进行保存的。