mnist （手寫字符識別） 的數據集下載地：

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

MNIST是在機器學習領域中的一個經典問題。該問題解決的是把28x28像素的灰度手寫數字圖片識別為相應的數字，其中數字的范圍從0到9.下載后得到四個文件：

train-images-idx3-ubyte.gz，訓練集，共 60,000 幅（28*28）的圖像數據；
train-labels-idx1-ubyte.gz，訓練集的標簽信息（取值為 0-9），60,000*1
t10k-images-idx3-ubyte.gz，測試集（t: test, 10k: 10,000），共 10,000 副（28*28）的圖像數據
t10k-labels-idx1-ubyte.gz，測試集的標簽呢信息（取值為 0-9），10,000*1

通過如下的MATLAB可以讀取四個文件：

fid = fopen('train-labels.idx1-ubyte', 'rb');
trainLabels = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
trainLabels = trainLabels(9:end);
fclose(fid);
% read test labels
fid = fopen('t10k-labels.idx1-ubyte', 'rb');
testLabels = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
testLabels = testLabels(9:end);
fclose(fid);
% read train images
fid = fopen('train-images.idx3-ubyte', 'rb');
trainImages = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
trainImages = trainImages(17:end);
fclose(fid);
trainData = reshape(trainImages, 784, size(trainImages,1) / 784)';
% read train images
fid = fopen('t10k-images.idx3-ubyte', 'rb');
testImages = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
testImages = testImages(17:end);
fclose(fid);
testData = reshape(testImages, 784, size(testImages,1) / 784)';

運行后，可以看到：

?可以看到60000個訓練數據，10000個測試數據。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的通过MATLAB读取mnist数据库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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