MNIST 数据集中的图像是如何转换的？

Question

在cnn_mnist.py 示例中，脚本首先加载训练和测试数据，从120 到124 行中可以看到。当我打印print(train_data.shape) 时，我得到(55000, 784)。因此，我解释了这里的火车集，每个维度=784 的图像有55000。我的问题是：维度是如何生成的？是通过将 MNIST 数据集中的每个图像转换为一维向量吗？我想理解这一点，因为我想用我自己收集的手写图像集来提供这个脚本。

谢谢

Answer 1

你可以简单理解，由于MNIST数据中的每张图片都是28x28px，所以当我们把我们的图片转换成一维矩阵时，它的大小就变成了28x28=784。

MNIST 图像大小为 28 × 28 像素，因此表示为 784 一维数组。

矩阵中的每个值代表 0 到 255 之间的值。