两种方案：

1.官方获取压缩包，解压后格式转换

2.评论区私信我免费发给你（原本想直接百度网盘分享链接的，奈何点分享页面没有反应）

下面详细讲述第一种方案：

 minist数据官方地址：MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges

（正常情况下是可以访问的，已经尝试过）

 下载红框中的四个压缩文件，分别对应训练集、测试集、相应的标签，下载至同一个文件夹后解压，如红框所示，解压工具应该都可以，解压完可能显示的情况不一样。

 在文件夹中新建python文件，复制如下代码，修改dataset-path路径即可

import numpy as np
import structfrom PIL import Image
import osdataset_path = 'C:/Users/ASUS/OneDrive/桌面/动态介质hjf/minist数据集/' # 数据集所在文件夹
data_file = dataset_path + 'train-images.idx3-ubyte' data_file_size = 47040016  #测试集改为7840016
data_file_size = str(data_file_size - 16) + 'B'data_buf = open(data_file, 'rb').read()magic, numImages, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', data_buf, 0)
datas = struct.unpack_from('>' + data_file_size, data_buf, struct.calcsize('>IIII'))
datas = np.array(datas).astype(np.uint8).reshape(numImages, 1, numRows, numColumns)label_file = dataset_path + 'train-labels.idx1-ubyte' label_file_size = 60008  #测试集改为10008
label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B'label_buf = open(label_file, 'rb').read()magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0)
labels = struct.unpack_from('>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II'))
labels = np.array(labels).astype(np.int64)train_path = dataset_path + 'mnist_train' 
if not os.path.exists(train_path):os.mkdir(train_path)for i in range(10): file_name = train_path + os.sep + str(i)if not os.path.exists(file_name):os.mkdir(file_name)for ii in range(numLabels):img = Image.fromarray(datas[ii, 0, 0:28, 0:28])label = labels[ii]file_name = train_path + os.sep + str(label) + os.sep + str(ii) + '.png'img.save(file_name)

路径中注意反斜杠/、\区别；不能有空格；（下面是我遇到的问题）箭头处空格！

 运行后即可获得minist数据集

测试集同理，代码中训练集解压后的文件名改成测试集的即可。

到此所有图片转换完成，训练集共计6w张，测试集1w张，如果对png图像命名格式有需求的可以自己批量修改一下格式。