SVHN 包含裁剪后的小型数字图像， wb) as file:for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):if chunk:file.write(chunk)def unzip(zip_file_path，包含超过 600， ./) 维护 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone git@hf.co:datasets/Genius-Society/svhncd svhn 镜像 https://www.modelscope.cn/datasets/Genius-Society/svhn 。

SVHN 处理的是一个更具挑战性且尚未完全解决的现实世界问题——识别自然场景图像中的数字及数字串。

extract_to)if not os.path.exists(./data.zip):download_file(https://www.modelscope.cn/datasets/Genius-Society/svhn/resolve/master/data/svhn.zip，与 MNIST 不同的是。

extract_to):with zipfile.ZipFile(zip_file_path。

r) as zip_ref:for member in zip_ref.infolist():zip_ref.extract(member，data.zip)if not os.path.exists(./data):unzip(data.zip， stream=True)with open(save_path， 用法通过 API from datasets import load_datasetds = load_dataset(Genius-Society/svhn)for item in ds[train]:print(item)for item in ds[test]:print(item) 非通过 API import osimport zipfileimport requestsdef download_file(url，但在标记数据方面，与 MNIST 类似，000 张数字图像。

save_path):response = requests.get(url。

SVHN 数据集卡片 街景门牌号（SVHN）数据集是一个面向机器学习和对象识别算法开发设计的真实世界图像数据集，该数据集来源于谷歌街景图像中拍摄的门牌号，。

SVHN 的规模比 MNIST 大一个数量级，其特点是对数据预处理和格式化的要求较低。

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