给定一组数据集，并要求将该数据集分成训练集、验证集和测试集，同时设置好不同数据集之间的比例和随机种子。
数据集：MNIST手写数字数据集
训练集比例：0.6
验证集比例：0.2
测试集比例：0.2
随机种子：123
可以使用Python中的scikit-learn库的train_test_split方法，将MNIST手写数字数据集按照指定比例分成训练集、验证集和测试集，并设置随机种子。

示例代码如下：

```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载MNIST手写数字数据集
(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将数据集分成训练集、验证集和测试集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_full, y_train_full, test_size=0.4, random_state=123)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val, y_val, test_size=0.5, random_state=123)

# 查看每个数据集的大小
print("训练集大小:", X_train.shape)
print("验证集大小:", X_val.shape)
print("测试集大小:", X_test.shape)
```

输出结果为：

```python
训练集大小: (36000, 28, 28)
验证集大小: (12000, 28, 28)
测试集大小: (12000, 28, 28)
```

其中，训练集比例为0.6，验证集比例为0.2，测试集比例为0.2，随机种子为123。