keras.datasets.fashion_mnist

keras.datasets.fashion_mnist是一个用于训练和测试图像分类模型的数据集，包含10个不同类型的时尚物品的灰度图像，其中每个图像的大小为28x28像素。这个数据集通常用于深度学习和机器学习的教学和实验。

相关问题

使用TensorFlow实现时装分类，数据来源: keras.datasets.fashion_mnist，步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件 keras.callbacks import ModelCheckpoint(*)，使用pycharm语言进行代码书写

以下是使用TensorFlow实现时装分类的代码和注释：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 1. 读取数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# 2. 模型编写
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 展平层，将输入的28x28的图像展平为一维向量
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),  # 第一层全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),  # 第二层全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)  # 输出层，输出10个类别的概率分布
])

# 3. 选择SGD优化器
sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.01)

# 4. 训练和评估
model.compile(optimizer=sgd,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 设置模型保存路径和文件名
checkpoint_path = "model/checkpoint.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# 定义回调函数，每5个epoch保存一次模型
cp_callback = ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1, period=5)

# 开始训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=50, validation_data=(test_images, test_labels), callbacks=[cp_callback])

# 5. 打印模型结构
model.summary()

# 6. 保存模型
# 6.a. 保存成ckpt格式
model.save_weights(checkpoint_path.format(epoch=0))

# 6.b. 保存成h5格式
model.save('model/fashion_mnist.h5')

keras.datasets.fashion_mnist 其中数据涵盖了10个类别,单间服装的分辨率(28x28像素) 步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件 keras.callbacks import ModelCheckpoint(*)

1. 读取数据:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 读取数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

2. 进行模型编写:

num_classes = 10

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将28x28的像素矩阵展开为一维向量
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(num_classes, activation=tf.nn.softmax)
])

3. 选择SGD优化器:

sgd = keras.optimizers.SGD(lr=0.01)

model.compile(optimizer=sgd,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

4. 训练和评估:

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print('Test accuracy:', test_acc)

5. 打印模型结构:

model.summary()

6. 保存模型:

# 保存成ckpt格式
checkpoint_path = "model_checkpoint.ckpt"
checkpoint = ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1)
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, callbacks=[checkpoint])

# 保存成h5格式
model.save_weights('model.h5')