实现获取fashion mnist数据集,并对数据集归一化
时间: 2023-07-02 18:12:34 浏览: 61
好的,我可以帮你回答这个问题。
获取fashion mnist数据集可以使用Python的第三方库`keras`,代码如下:
```python
from keras.datasets import fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
```
这个代码会自动从网络上下载fashion mnist数据集并将数据集分为训练集和测试集,其中`x_train`和`x_test`分别代表训练集和测试集的图像数据,`y_train`和`y_test`分别代表训练集和测试集的标签。
对数据集归一化,可以将图像的像素值除以255,代码如下:
```python
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
```
这个代码会将训练集和测试集中的所有像素值都除以255,使得所有像素值都在0到1之间。这是一种常见的归一化方法,可以提高模型的训练效果。
相关问题
实现获取fashion_mnist数据集,并对数据集归一化
可以使用TensorFlow的数据集API来获取Fashion MNIST数据集,并使用数据预处理函数对数据进行归一化。以下是一个完整的实现示例:
```python
import tensorflow as tf
# 获取Fashion MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 将图像数据归一化到[0, 1]范围内
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
```
在上面的代码中,我们首先使用`tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()`函数获取Fashion MNIST数据集,并将其分为训练集和测试集。然后,我们将图像数据除以255来将其归一化到[0, 1]范围内。这样可以使得神经网络的训练更加稳定和高效。
FashionMNIST数据集的数据预处理
FashionMNIST数据集是一个由70,000张28x28像素的灰度图像组成的数据集,用于衣服分类任务。在进行模型训练之前,需要对数据进行预处理,以下是一些常见的预处理步骤:
1. 数据归一化:将像素值缩放到0到1之间,可以提高模型的收敛速度和准确率。
2. 数据平衡:确保每个类别的样本数量大致相同,可以避免模型过度拟合某些类别。
3. 数据增强:通过旋转、缩放、平移、翻转等方式增加数据样本的多样性,可以提高模型的泛化能力。
4. 数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集,用于训练、调参和评估模型性能。
代码示例:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 加载FashionMNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 数据归一化
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
# 数据平衡
class_counts = np.bincount(y_train)
class_weights = {i: np.sum(class_counts) / class_counts[i] for i in range(len(class_counts))}
sample_weights = np.array([class_weights[class_id] for class_id in y_train])
sample_weights /= np.max(sample_weights)
# 数据增强
datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rotation_range=10,
zoom_range=0.1,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=False)
# 数据划分
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建TensorFlow数据集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train, sample_weights)).shuffle(5000).batch(32)
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)).batch(32)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
```
在上面的代码中,我们首先使用`keras.datasets.fashion_mnist.load_data`函数加载FashionMNIST数据集,然后对数据进行归一化、平衡、增强和划分。最后,我们使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`函数将数据转换为TensorFlow数据集对象,以供后续模型训练使用。
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