图像处理——利用ResNet152模型进行特征提取的MNIST手写数字识别

1. 数据集介绍

MNIST手写数字数据集：

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

该数据集包含共计70,000张图像（7万），其中包括6成（6万）作为训练数据用于模型训练）。剩余约1成（1万）则被分配为测试数据用于模型评估）。每幅图像均为28×28像素尺寸（即分辨率相同），由手写数字字符（范围为'0'至'9'）所构成）。在显示形式上，默认采用黑色背景与白色文本设计：黑色区域通过数值表示为零（即使用0表示黑色区域），而白色区域则通过介于零到一之间的浮点数值进行编码。具体而言，在数值接近1的位置将呈现出较浅的颜色 gradation

2. 数据处理

下载后解压，会生成一系列的idx1-ubyte文件，需要先进行解析转换。

训练集解析代码：

 import numpy as np

    
 import stru