(x_train_all,y_train_all),(x_test_all,y_test_all) = fashion_mnist.load_data()

时间: 2023-09-15 10:17:49 浏览: 102
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fashion_mnist数据集

这是一个从 TensorFlow 中的 Fashion-MNIST 数据集中加载数据的代码片段。其中，x_train_all 和 x_test_all 是图像数据集，y_train_all 和 y_test_all 是相应的标签数据集。这个数据集包含 10 个类别的 60000 张 28x28 像素的灰度图像，用于训练模型。
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fashion-mnist数据集

fashion-MNIST数据集的加载方法与MNIST数据集类似。2017年8月27日，Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源，MNIST的时代宣告终结。fashion_mnist数据集的训练难度比MNIST大得多，但是也有意义去学习。
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Fashion_MNIST_data

Fashion_MNIST_data；格式同mnist data，读取方式也与mnist相同，可以用于检测所搭建的网络。

train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(mnist_train, mnist_test, batch_size)这段代码的作用是什么

这段代码的作用是加载 Fashion-MNIST 数据集，并将其拆分为训练集和测试集。load_data_fashion_mnist 函数负责将原始数据集转换为迭代器，以便能够高效地...返回的 train_iter 和 test_iter 可以用于训练和测试模型。

import numpy import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt fashion =tf.keras.datasets.fashion_mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=fashion.load_data() plt.figure(figsize=(30,30)) for i in range(30): plt.subplot(3,10,i+1) #print("第一张图片****************") #print(x_train[0]) #print("第一张图片对应的数字******************") #print(y_train[0]) plt.imshow(x_train[i],cmap=plt.cm.gray_r) #plt.show() model=tf.keras.models.Sequential([ #把二维数据转成一位数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)), #定义神经网络全连接层，参数是神经元个数和使用的激活函数 tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'), #设置遗忘率 tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义输出（输出10种类型，softmax实现分类的概率分布 tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) #优化模型 model.compile(#选择优化器 optimizer='adam', #定义损失函数 loss='sparse_categorical_crossentropy', #模型的评估 metrics=['accuracy']) #训练模型(训练集和次数） model.fit(x_train,y_train,epochs=5) #验证模型（测试集） model.evaluate(x_test,y_test) #测试集测试 class_names=['上衣','裤子','套头衫','连衣裙','外套','凉鞋','衬衫','运动鞋','包包','短靴'] imgDate=(numpy.expand_dims(x_test[0],0)) predictions_single=model.predict(imgDate) max=numpy.argmax(predictions_single) print(class_names[max]) plt.imshow(x_test[0],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

这段代码是使用Fashion-MNIST数据集训练一个基本的神经网络模型，并使用该模型进行图像分类。如果你想将其转变为图像人脸识别，你需要进行以下步骤： 1. 首先，你需要收集人脸图像数据集。你可以使用已有的人脸数据...

使用fashionmnist数据集时，如何修改emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()

fashion_train, fashion_test = tff.simulation.datasets.fashion_mnist.load_data(cache_dir='/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_fashion_mnist') example_dataset = fashion_train.create_tf_dataset_for_...

Keras构建神经网络模型，对Fashion MNIST数据集进行分类 11910803 #（1）导入 Tensor Flow import tensorflow as tf #（2）载入Fashion-MNIST 数据集 fashion mnist = tf keras datasets. fashion mnist 0 (X_ train, y_ train), (X test, y test) = fashion mnist. [1) 1211910803 ＃（3)利用resbape函数转换数字图像 X train_reshape = X train reshape(X_ train shape[0], 28*28) X test reshape = X test reshape(X test.shape[01. 28*28) ＃（4）标准化数字图像 X vain norm X test norm = 【21 / 255.0, X test reshape / 255.0 #（5）构建Sequential模型 model = tf keras models. (3) model.add(tf keras. layers Dense(50 input dim=28*28.activation='relu'.name='Hidden19) model.add(tf. keras.layers_Dense (50, activation='relu' name=Hidden2)) model.add(tf keras.layers.Dense (50,activation='relu' name='Hidden3')) model.add(tf keras lavers Dense(10,activation='softmax' name='Output)) #打印模型的概况 print(model.summary0) #（6)模型编译 model. [4] (optimizer='adam', loss='sparse_categorical _crossentropy" metrics=['accuracy']) ＃（7）模型训练 model. [51 (X train norm, y train, epochs=10 , verbose=1)

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() # （3）利用reshape函数转换数字图像 X_train_reshape = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28*28) X_test_reshape = X_test.reshape(X_test....

把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10

要将batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10数据集，可以按照以下步骤进行修改： 首先，我们需要导入相关的包： import d2l from ...

import nest_asyncio nest_asyncio.apply() import collections import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff np.random.seed(0) tff.federated_computation(lambda: 'Hello, World!')() emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data(cache_dir = '/home/cqx/PycharmProjects/cache/fed_emnist_digitsonly') example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0]) example_element = next(iter(example_dataset)) example_element['label'].numpy()当把数据集换成本地fashion_mnist时，代码该如何修改

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 3. 将数据集转换为TFF格式 def preprocess_fn(images, labels): images = tf.expand_dims(images, axis=-1) images = tf.cast...

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

这段代码是一个使用VGG网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练的示例。首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍(ratio=4)，得到了一个较小的卷积结构(small_conv_arch)。然后，它使用这个较小的卷积结构构造了一...

将client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])改写为以fashion_mnist为数据集的代码

fashion_mnist_train, fashion_mnist_test = datasets.tffashion_mnist.load_data() def get_fashion_mnist_datasets(): def preprocess(dataset): def batch_format_fn(element): return (tf.reshape(element['...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])如何将该段代码修改为使用本地的fashion_mnist数据

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() emnist_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(({'pixels': x_train.astype('float32')/255.0}, y_train)).batch(100) ...

client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])如果数据集为本地的fashion_mnist，该如何修改代码

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() fashion_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)) client_dataset = fashion_train....

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])当数据改变为本地的fashion_mnist时，代码该如何修改

2. 加载Fashion MNIST数据集：(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 3. 调整数据格式：Fashion MNIST数据集的形状需要改变为类似于EMNIST的形状，即将每个样本从二维矩阵转换为一维...

import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

这段代码的运行问题可能是由于缺少一些依赖包或路径设置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决问题： 1. 确保你已经安装了需要的依赖包，比如torch、torchvision、d2l和matplotlib。你可以通过在命令行运行...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])该行代码如果要将数据集修改为本地的fashion_mnist数据集，应该如何修改代码

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # Convert data to float32 and normalize X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / ...

解释train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)函数返回一个二元组，其中第一个元素（train_iter）是训练集的数据迭代器，第二个元素（test_iter）是测试集的数据迭代器。batch_size参数表示每个数据批次的大小。在训练...

将client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])改写为以fashionmnist为数据集的代码

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() def preprocess(x, y): x = tf.cast(x, tf.float32) y = tf.cast(y, tf.int32) x = x / 255.0 return {'pixels': x}, y BATCH_SIZE = 32 ...
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fashion-mnist-train

fashion-mnist-train 详细测试结果参考目录下的fashion_mnist.docm 三种机器学习分类器： 随机森林 KNN 朴素贝叶斯 卷积网络结构 两层卷积层，一个全连接层 数据集 fashion-mnist 机器学习工具 sk-learn 深度学习框架 pytorch(GPU) 运行代码流程 1.获取数据集 解压fashion_mnist目录下的fashion_mnist_data.zip，共4个文件，为训练集、测试集、训练集标签、测试集标签。 2.数据可视化和标签制作 运行make_data.py，可以在fashion_mnist下得到训练集和测试集的图片文件、训练集和测试集标签。 3.机器学习分类器测试 运行train_minst.py，可以测试三种不同机器学习分类器的性能。 4.深度学习卷积网络测试 运行fashion_mnist_cnn.py,可以改变超参数L
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fashion_mnist数据集（已转成csv文件）

深度学习常用数据集之一，fashion-mnist数据集，可看成是mnist数据集的升级版，数据的属性和mnist数据集一样（测试集和训练集的样本数）

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pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

pandas whl安装包，对应各个python版本和系统(具体看资源名字)，找准自己对应的下载即可！ 下载后解压出来是已.whl为后缀的安装包，进入终端，直接pip install pandas-xxx.whl即可，非常方便。 再也不用担心pip联网下载网络超时，各种安装不成功的问题。
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Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

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