在cnn_mnist.py示例中，脚本首先从第120行到第124行加载训练和测试数据。正如我在print(train_data.shape)中看到的，输出是(55000, 784)。因此，我理解这里的训练集包含55000张图像，每张图像的维度为784。我的问题是：这个维度是如何生成的？是不是通过将MNIST数据集中的每张图像转换为1D向量？我想了解这一点，因为我想用我自己收集的手写图像来运行这个脚本。

谢谢

回答：

你可以简单地理解为，MNIST数据集中的每张图像都是28×28像素，所以当我们将图像转换为1D矩阵时，其大小变为28×28=784。

MNIST图像大小为28 × 28像素，因此它被表示为784的1维数组。

矩阵中的每个值代表0到255之间的数值。