MNIST手写数字数据集.zip

# Pytorch实现VAE变分自动编码器生成MNIST手写数字图像 1. VAE模型的Pytorch源码，训练后其解码器就是生成模型； 2. 在MNIST数据集上训练了50个epochs，训练过程的生成效果放在result文件夹下，训练后的模型保存为model.pth，可用于生成新的手写数字图像； 3. 训练代码会自动下载MNIST数据集，运行代码即可自行训练。

MNIST手写数字识别代码，使用Dataset和DataLoader库处理数据，可以通过本代码学习数据的处理过程。 本代码包括了完整的数据加载、模型定义以及训练测试部分，可以正常运行。

MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中，训练样本 60000 ，测试样本 10000，数据为图片的像素点值，作者已经对数据集进行了压缩。

mnist-matlab：用于MATLAB的MNIST手写数字数据库

MNIST手写数字包以及下载地址，免费的，大家没事关注一下我啊，G众H： 风景邮递Yuan，可以一起交流编程，里面还有大学英语答案，U校园的，感谢关注，拿走不谢！！！有改变才有转机。初三的时候，那时候我想换一种生活方式，很坚定，回想以前的经历，都说吃喝玩乐，上课随便听听，甚至不听。为了彻底改变我习惯，我当时剃了寸头，便不再下课趴在走廊的窗户和别的班的好朋友闲聊，而是待教室里好好学习，也是怕老朋友笑话吧，剃了寸头之后也不愿意出去露脸了。最后我成功逆袭考上了高中~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「风景邮递Yuan」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_50942093/article/details/124806596

本资源与本人CSDN文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）（不止能预测手写数字数据，准确率93.21%）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。程序的调用建议参考文章的说明。

博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

1.采集了几万张0-9的数字，通过MNIST神经网络训练 2.开发gui系统，可以直接通过读入图片读取A4纸上数字来识别，也可打开摄像头，捕获数字图像来识别。 识别率很高。