要运行MNIST，你可以选择多种软件和工具，具体取决于你的需求和偏好。以下是一些流行的选择：

TensorFlow

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，广泛用于各种机器学习和深度学习任务，包括MNIST手写数字识别。你可以使用TensorFlow自带的教程和代码来运行MNIST。

Caffe

Caffe是一个由伯克利视觉和学习中心（BVLC）开发的深度学习框架。它也支持运行MNIST数据集，并且有详细的教程和示例代码。

Visual Studio

如果你更喜欢使用Visual Studio，可以通过编写C代码来运行MNIST。例如，你可以使用MnistViewer.cs脚本来查看MNIST数据集。

Anaconda

Anaconda是一个开源的Python发行版，包含了大量的科学计算包。你可以使用Anaconda来创建一个虚拟环境，并在其中安装TensorFlow等库来运行MNIST。

其他工具和库

除了上述工具外，还有许多其他工具和库可以用于运行MNIST，例如PyTorch、Keras等。

建议

初学者：如果你刚开始学习深度学习，建议从TensorFlow或Keras开始，因为它们有丰富的文档和社区支持。

熟悉C++：如果你对C++比较熟悉，Caffe可能是一个更好的选择，因为它是一个高性能的深度学习框架。

数据可视化：如果你需要可视化MNIST数据集，Visual Studio或专门的可视化工具可能更适合你。

根据你的具体需求和背景选择合适的工具和库，可以更高效地运行和实验MNIST数据集。