fashion = keras.dataset.fashion_mnist
时间: 2023-02-15 13:51:07 浏览: 55
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(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion.load_data()
这是一个加载Keras的Fashion-MNIST数据集的代码。Fashion-MNIST数据集是一个用于机器学习的图像数据集,其中包含服装图像。代码加载了训练数据和测试数据,分别存储在x_train、y_train、x_test和y_test变量中。
相关问题
fashion = keras.dataset.fashion_mnist, 但是报错module 'keras' has no attribute 'dataset'
### 回答1:
。
对不起,看起来你在使用Keras库,但是没有正确导入数据集。Keras库没有“dataset”模块,你应该使用“keras.datasets”模块。例如,可以使用以下代码导入Fashion MNIST数据集:
```
from keras.datasets import fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
```
### 回答2:
报错的原因是keras模块中没有名为dataset的属性。可能的解决方案是检查keras模块的版本是否正确、是否正确安装了必要的依赖包,以及尝试更新或重新安装keras模块。
首先,可以通过输入以下命令,检查keras模块的版本信息:
```
import keras
print(keras.__version__)
```
如果版本信息显示为2.x.x,可以尝试更新到最新版本,或者降级到较低的版本(如1.x.x)。
其次,确保已正确安装了依赖的软件包,包括tensorflow或Theano等深度学习库。可以使用以下命令之一来安装tensorflow:
```
pip install tensorflow
conda install tensorflow
```
或者使用以下命令安装Theano:
```
pip install theano
conda install theano
```
如果以上方法仍然无法解决问题,可以尝试重新安装keras模块。首先使用以下命令卸载现有的keras模块:
```
pip uninstall keras
conda uninstall keras
```
然后再重新安装keras模块:
```
pip install keras
conda install keras
```
最后,如果以上方法均不起作用,可能需要考虑使用其他深度学习框架,如PyTorch或MXNet,以替代keras来加载和使用fashion_mnist数据集。
### 回答3:
出现此错误是因为keras库中没有名为dataset的属性。正确的方式是使用tensorflow.keras中的相应模块。可以按照以下步骤导入并使用fashion_mnist数据集:
```python
import tensorflow.keras as keras
fashion = keras.datasets.fashion_mnist
# 进一步操作
```
通过这种方式,就可以正确加载和使用fashion_mnist数据集了。
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
Sure, 下面是以fashion_mnist为数据集的代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow_federated import datasets
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['pixels'], [-1, 784]), element['label'])
return dataset.repeat(NUM_EPOCHS) .shuffle(SHUFFLE_BUFFER) .batch(BATCH_SIZE) .map(batch_format_fn)
return preprocess(fashion_mnist_train), preprocess(fashion_mnist_test)
client_dataset = get_fashion_mnist_datasets()[0].create_tf_dataset_for_client(fashion_mnist_train.client_ids[i])
```
以上代码假设已经有定义了NUM_EPOCHS、SHUFFLE_BUFFER和BATCH_SIZE的变量,若没有定义需要自定义变量。