MNIST手写数字识别数据集

手写数字识别的入门利器——mnist.npz数据集，真的挺适合刚上手深度学习的同学。60,000 个训练样本、10,000 个测试样本，图片都是 28x28 的灰度图，数据已经用numpy好了，用起来方便。

x_train.npy和x_test.npy存的是图像数据，一张图就是一个长度为 784 的数组；y_train.npy和y_test.npy存的是对应的数字标签，范围是 0 到 9。

你拿到手就能喂进模型训练，配合像TensorFlow、Keras或者PyTorch这些框架，几行代码就能跑起来。比如 CNN、MLP、甚至老一点的 BP 神经网络，都能用它练手。

如果你是做前端的，偶尔想研究下 AI，这数据集也适合搭个 Web 端展示。可视化一下识别结果，搞个小 demo 也挺有意思。

嗯，对了，如果想更深入点，可以看看下面这些项目：Python 神经网络编程、卷积+BP 神经网络组合，还有Fashion MNIST，风格类似但更复杂些。

建议：直接用numpy.load('mnist.npz')读出来就能用，不熟的也别怕，网上教程一大堆，踩坑也容易找到方案。

如果你想练练手、搞搞图像识别的入门项目，mnist.npz真的是个不错的起点。