我的用于MNIST数据集的python代码显示了巨大的错误值，我遗漏了什么？

根据您提供的问答内容，您的问题是关于MNIST数据集的python代码出现了巨大的错误值，想知道可能遗漏了什么。以下是可能导致错误的几个常见原因：

1. 数据预处理问题：在使用MNIST数据集时，通常需要对数据进行预处理，包括归一化、标准化、去除噪声等操作。如果没有正确进行数据预处理，可能会导致错误的结果。您可以检查一下是否对数据进行了正确的预处理。
2. 模型选择问题：MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，可以使用多种模型进行训练和预测，如神经网络、卷积神经网络等。不同的模型适用于不同的场景，选择不合适的模型可能导致错误的结果。您可以尝试使用不同的模型进行训练和预测，看是否能够解决问题。
3. 参数设置问题：在训练模型时，通常需要设置一些参数，如学习率、批大小、迭代次数等。不正确的参数设置可能导致模型无法收敛或者出现错误的结果。您可以检查一下是否正确设置了模型训练的参数。
4. 代码逻辑问题：在编写代码时，可能存在逻辑错误或者代码书写不规范的问题，导致程序运行出现错误。您可以仔细检查一下代码逻辑，确保没有遗漏或者错误的部分。

综上所述，您可以从数据预处理、模型选择、参数设置和代码逻辑等方面进行排查，找出可能导致错误的原因。如果以上方法都无法解决问题，建议您提供更多的代码细节或者错误信息，以便更好地帮助您解决问题。