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当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集,包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。 当我们学习编程的时候,编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习(或深度学习)的入门教程,一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,同时MNIST数据集也很完备。
本页将介绍如何使用PaddlePaddle在DyGraph模式下实现MNIST,包括[安装](#installation)[训练](#training-a-model)[输出](#log) 本页将介绍如何使用PaddlePaddle在DyGraph模式下实现MNIST,包括[安装](#installation)[训练](#training-a-model)[输出](#log)
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