MNIST数据集中的图像如何转换？

Question

在cnn_mnist.py示例中，脚本首先加载列车和测试数据，您可以从行120到124查看。当我打印print(train_data.shape)时，我得到(55000, 784)。因此，我解释了此处的火车集，其中每个维度为55000个维度= 784。我的问题是：维度是如何产生的？是通过将MNIST数据集中的每个图像转换为1D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

您可以简单地理解它，因为MNIST数据中的每个图像都是28x28px，所以当我们将图像转换为1D矩阵时，它的大小变为28x28 = 784。

  

MNIST图像尺寸为28×28像素，因此它表示为784 1-d阵列。

矩阵中的每个值表示0到255之间的值。