随着人工智能技术的不断发展，AI存储正随之成为越来越热门的话题。在机器学习、自然语言处理、分类和识别等领域，AI存储被广泛应用。那么，AI存储所选对象有什么用呢？本文将对此问题进行解析，并提供相关代码示例。

一、什么是AI存储？

AI存储是一种将数据存储起来以供人工智能算法使用的存储方式。通俗地说，就是将用于训练人工智能模型的数据存储下来，以便后续训练或使用。

二、AI存储所选对象的作用

AI 存储所选对象有以下几个作用：

1、加快数据加载速度

当我们训练深度神经网络时，数据的加载是一个很瓶颈的过程。一般情况下，数据读取速度非常慢，这就会降低算法模型的训练速度。而使用AI存储所选对象，可以将数据加载到内存中，使得读取速度大幅提升，从而更好地满足训练需求。

2、方便数据筛选和分析

在进行数据处理时，我们经常需要根据不同条件对数据进行筛选，再对筛选后的数据进行分析。而使用AI存储所选对象，可以快速查找和筛选符合条件的数据，进而减少人工操作步骤，提高工作效率。

3、提高模型效率

当我们需要不断优化模型的效率时，AI存储所选对象变得尤为重要。因为这些对象存储了经过处理的大量数据，模型可以利用这些数据来更快地了解和熟悉输入数据的特征，进而提高预测和分类的准确率。

三、AI存储与代码示例

下面我们通过Python示例来说明如何使用AI存储所选对象。我们以MNIST手写数字识别为例，MNIST数据集是一组常用于