Qiope/SYSU-MLpor-Assigment1

MNIST 数字8与9二分类数据集

从完整MNIST数据集中提取的简化版本，仅包含数字8和9。

数据集信息

• 类别: 数字8和9
• 图像尺寸: 28×28 灰度图
• 训练集: 11,800 张 (8: 5,851张, 9: 5,949张)
• 测试集: 1,983 张 (8: 974张, 9: 1,009张)

文件说明

processed_8_9/
├── README.md       # 本文件
├── training.pt     # 训练集
└── test.pt         # 测试集

数据加载

import torch

# 加载数据
train_data = torch.load('processed_8_9/training.pt')
test_data = torch.load('processed_8_9/test.pt')

X_train, y_train = train_data  # 图像和标签
X_test, y_test = test_data

print(f"训练集: {X_train.shape}, {y_train.shape}")  # (11800, 28, 28), (11800,)
print(f"测试集: {X_test.shape}, {y_test.shape}")    # (1983, 28, 28), (1983,)

数据格式

• 图像: torch.Tensor, shape (N, 28, 28), dtype uint8, 值域 [0, 255]
• 标签: torch.Tensor, shape (N,), dtype int64, 值为 8 或 9

注意

标签保持原值(8和9)，未重新映射为0和1。