通过tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()导入数据集时，由于需要google的服务器，国内无法访问资源。

mnist.npz，经典机器学习的hello world数据集，解决在线下载慢问题。例如：你正在学习keras的第一个示例，远程数据直接加载比较慢，你可以将该文件复制到C:\Users\[UserName]\.keras\datasets目录下，python中直接 #加载图片数据集到变量中60000万张28*28点阵图和10000张测试 from keras.datasets import mnist (X_train, Y_train),(X_test, Y_test) = mnist.

LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.kera

笔记CS 该资料库包含一些我在学习一些CS课程时所采取的笔记和材料。 由Henry Huang创建 1.文件夹MOOC-PKU-tensorflow 1.1文件夹内容 文件夹为MOOC北大的人工智能实践：tensorflow的慕课学习资料。主要内容为： 官方源代码和PPT和笔记 本人学习的笔记 本人学习过程中的代码 mnist数据集 fashion_mnist数据集 待续.. 1.2 mnist数据集本地加载方法 mnist.npz把仓库中MOOC文件夹里面的mnist.npz数据集下载到本地后