实现获取fashion mnist数据集,并对数据集归一化
时间: 2023-07-02 09:12:34 浏览: 258
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。
1. 实现获取fashion_mnist数据集,并对数据集归一化; 2. 实现数据集的划分; 3. 使用TensorFlow实现CNN神经网络构建, 其中:网络结构为2个隐层,每层进行2*2的最大池化; 4. 构建损失函数; 5、实现模型训练,输出训练集损失、验证集损失及准确率
好的,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
# 将数据集划分为训练集、验证集和测试集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(10000).batch(64)
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images[:5000], test_labels[:5000])).batch(64)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images[5000:], test_labels[5000:])).batch(64)
# 定义CNN神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型,指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型并输出训练集损失、验证集损失和准确率
history = model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)
```
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。
接着,我们使用`tf.data.Dataset` API将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并对其进行批处理和随机化操作,以增强模型的泛化能力。
然后,我们定义了一个包含2个卷积层和2个最大池化层的CNN神经网络模型,其中包含一个全连接层和一个softmax层。我们使用`tf.keras.Sequential`类来构建模型,它可以方便地将多个层组合在一起,形成一个序列模型。
接着,我们使用`compile()`方法编译模型,指定损失函数为交叉熵损失函数,优化器为Adam优化器,评估指标为准确率。
最后,我们使用`fit()`方法训练模型,并输出训练集损失、验证集损失和准确率。
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