下载fashion-mnist数据集

Fashion-MNIST是一个广泛用于计算机视觉学习任务的数据集，特别是用于图像分类。它包含了10种不同类型的时尚产品（如T恤、裤子等）的28x28像素灰度图像，总共有60,000张训练图片和10,000张测试图片，每种类别各占6,000张。你可以通过以下步骤下载这个数据集：

1. **安装库**:
首先，确保已经安装了Python的数据科学库，如`numpy`, `tensorflow`, 或 `pytorch`。如果没有，可以分别使用命令`pip install numpy tensorflow` 或者 `pip install torch torchvision`来安装。

2. **导入必要的模块**:
导入`tensorflow.keras.datasets`或`torchvision.datasets`，这取决于你选择的深度学习框架。

# TensorFlow
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# PyTorch (using torchvision)
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

3. **加载数据**:
对于TensorFlow，可以直接下载并加载：

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

对于PyTorch，需要进行一些预处理：

   transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
   fashion_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
   train_dataset = torchvision.datasets.Subset(fashion_dataset, list(range(60000)))
   test_dataset = torchvision.datasets.Subset(fashion_dataset, list(range(60000, 70000)))

4. **查看和准备数据**:
确保数据已经被转换为适当的形状，并且标签可能是one-hot编码。