softmax回归的从零开始实现代码，完成对Fashion-MNIST数据集的训练和预测任务完整的代码

Softmax回归，也称为多元逻辑回归，是一种常用于分类任务的线性模型，它通过softmax函数将线性结果转换为概率分布。以下是使用Python和TensorFlow库从头开始实现softmax回归，并针对Fashion-MNIST数据集进行训练和预测的一个简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 加载Fashion-MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

# 创建一个简单的Sequential模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 将图片展平成一维输入
    Dense(128, activation='relu'),   # 全连接层，使用ReLU激活
    Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，使用softmax进行多分类
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.1)

# 预测
def predict(image):
    image = image.reshape(1, 28, 28) / 255.0
    return model.predict_classes(image)

# 示例预测
prediction = predict(test_images[0])
print("Predicted class:", prediction)

# 查看历史性能