 获取fashion-mnist数据集。  模型参数初始化。  定义模型。  定义损失函数。  定义精度评估函数。  训练模型。

获取Fashion-MNIST数据集通常需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。以下是使用Python和TensorFlow的一个简单示例：

1. **获取fashion-mnist数据集**：
首先安装`tensorflow_datasets`库，然后导入并下载Fashion-MNIST数据：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

2. **模型参数初始化**：
对于神经网络模型，可以使用`tf.Variable`初始化权重和偏置：

   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 输入层，将图片展平
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),  # 隐藏层，激活函数为ReLU
       tf.keras.layers.Dropout(0.2),  # 按比例随机丢弃一些单元，防止过拟合
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，激活函数为softmax用于分类
   ])

   for layer in model.layers:
       if isinstance(layer, tf.keras.layers.Dense):  # 只对全连接层初始化
           layer.kernel = tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=layer.kernel.shape))
           layer.bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=layer.bias.shape))

3. **定义损失函数**：
使用交叉熵损失函数（对于多类别分类任务）：

   loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

4. **定义精度评估函数**：
创建一个准确率指标，用于验证阶段：

   accuracy_fn = tf.keras.metrics.Accuracy()

5. **训练模型**：
将数据预处理、分批以及配置优化器和训练步骤：

   train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0  # 归一化像素值
   train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).batch(32)
   test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(32)

   optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()  # 选择合适的优化器
   epochs = 10
   for epoch in range(epochs):
       for images, labels in train_dataset:
           with tf.GradientTape() as tape:
               predictions = model(images)
               loss = loss_fn(labels, predictions)
           gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
           optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

           accuracy_fn.update_state(labels, predictions)
   
   print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Training Accuracy: {accuracy_fn.result()}")

训练完成后，记得在测试数据上计算最终精度。