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一.概述
在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导。本次代码实现将以“手写数字识别”为例子。
二.测试训练数据集的获取
首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片（一万张）以及测试集的标签。所以我们在代码中可以使用键值表示对应的key-value：
url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
key_file = {'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz','train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz','test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz','test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}同时，我们需要将下载的文件保存到与代码同一级目录下：
dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))下载部分十分简单么，就不在此赘述，需要注意的是代码使用了python的urlretrieve函数，该函数需要使用头文件urllib.request，需要自行下载：
def download_mnist():for filename in key_file.values():file_path = dataset_dir + "/" + filenameif os.path.exists(file_path):returnprint("Downloading " + filename + " ... ")urllib.request.urlretrieve(url_base + filename, file_path)print("Done")三.测试训练数据集的加载
下载完数据集后，我们需要将其加载到我们的程序中以供后续的使用，首先是判断一下我们是否已经下载过数据集，如果没有下载，则先进行下载操作，再执行其他步骤：
if not os.path.exists(save_file) :download_mnist()dataset = _convert_numpy()print("Creating pickle file ...")with open(save_file, 'wb') as f:pickle.dump(dataset, f, -1)print("Done!")以上代码有个需要注意的地方，因为下载完数据集之后无法直接给到python使用，所以还需要对数据进行格式处理，处理成python可以识别的格式，这一步交由函数_convert_numpy实现：
def _convert_numpy(): dataset = {}dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img'])dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label'])dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img'])dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label'])return dataset其中，_load_img函数负责处理图片数据：
def _load_img(file_name):file_path = dataset_dir + "\\MNIST\\" + file_nameprint("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")with gzip.open(file_path, 'rb') as f:data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)data = data.reshape(-1, img_size)print("Done")return data其中，_load_label函数负责处理标签数据：
def _load_label(file_name):file_path = dataset_dir + "\\MNIST\\" + file_nameprint("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")with gzip.open(file_path, 'rb') as f:labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)print("Done")return labels函数中使用到的都是一些python常用的函数，所以具体作用不在赘述，可自行查询。介绍完_convert_numpy函数，我们继续回到数据集加载函数本身，为了方便后续数据集的批量调用等操作，我们需要在加载数据后对其进行进一步的数据清洗整理等预处理，分别为数据归一化（normalize）、图像展开（flatten）以及图像标签对应(one_hot_label)，先将三个功能代码贴上，然后我们再详细讲解各个功能的具体作用：
with open(save_file,'rb') as f:dataset = pickle.load(f)if normalize:for key in ['train_img','test_img']:dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)if not flatten:for key in ('train_img', 'test_img'):dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)if one_hot_label:dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])3.1.数据归一化（normalize）
数据归一化normalize如果设置为True，可以将输入图像归一化为0.0～1.0 的值。如果将该参数设置为False，则输入图像的像素会保持原来的0～255。函数实现是使用了python函数中的astype功能将数据，用于将数据集指定字段的数据转换为 float32 类型，常见于深度学习模型输入前的数据预处理。
dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)3.2.图像展开（flatten）
图像展开flatten用于设置是否展开输入图像使其变成一维数组。如果将该参数设置为False，则输入图像为1 × 28 × 28 的三维数组；若设置为True，则输入图像会保存为由784 个元素构成的一维数组。函数实现也只是使用到深度学习中常用的reshape函数：
dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)3.3.图像标签对应(one_hot_label)
图像标签对应one_hot_label用于设置是否将标签保存为onehot表示（one-hot representation）。one-hot 表示是仅正确解标签为1，其余皆为0 的数组，就像[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样。当one_hot_label为False时，就是像7、2这样简单保存正确解标签，函数_change_one_hot_label的实现如下：
def _change_one_hot_label(X):T = np.zeros((X.size, 10))for idx, row in enumerate(T):row[X[idx]] = 1return T以上即为测试训练数据集加载函数的全部内容，我们将在下面正式调用一下看看是否能够正常工作，在此贴上函数全文：
ef load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False):if not os.path.exists(save_file) :download_mnist()dataset = _convert_numpy()print("Creating pickle file ...")with open(save_file, 'wb') as f:pickle.dump(dataset, f, -1)print("Done!")with open(save_file,'rb') as f:dataset = pickle.load(f)if normalize:for key in ['train_img','test_img']:dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)if not flatten:for key in ('train_img', 'test_img'):dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)if one_hot_label:dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])return (dataset['train_img'],dataset['train_label']),(dataset['test_img'],dataset['test_label'])四.测试训练数据集的使用测试
我们可以加载数据集并且查看到各个数据集的形状：
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True,normalize=False)
# 输出各个数据的形状
print(x_train.shape) # (60000, 784)
print(t_train.shape) # (60000,)
print(x_test.shape) # (10000, 784)
print(t_test.shape) # (10000,)根据输出我们可以看到，训练集图片有六万张，每张图片有784各像素（28*28），训练集标签和照片数量一样（那是肯定的），测试集图片和标签数量比训练集的少，主要用来验证模型学习后的正确性。
我们甚至还能随机从数据集中抽取一张照片查看一下实际样子，具体实现如下：
def img_show(img):
pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
pil_img.show()
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True,normalize=False)
img = x_train[0]
label = t_train[0]
print(label) # 5
print(img.shape) # (784,)
img = img.reshape(28, 28) # 把图像的形状变成原来的尺寸
print(img.shape) # (28, 28)
img_show(img)输出的图片如图下所示：
在后面的文章中，我们将开始正式步入主题，讲解神经网络如何学习，各层次之间如何传递数值，如何反向传导，计算损失，又在重新学习，最终实现传入一张手写数字就能自动识别出具体的数字的。