在TensorFlow中，MNIST是一个常用的手写数字识别数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像，对应一个0到9的数字标签。MNIST数据集被用来简单的基准测试集，用于评估不同模型的性能，特别是在计算机视觉领域中的图像分类任务中。通过在MNIST数据集上训练神经网络模型，可以帮助我们熟悉TensorFlow的使用方法，并了解如何构建、训练和评估神经网络模型。
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