tensorflow1.4版本导入fashion_mnist

时间: 2023-10-25 08:08:35 浏览: 45
在TensorFlow 1.4版本中,fashion_mnist数据集还没有被包含在TensorFlow的内置数据集中,因此需要手动导入。可以通过以下步骤导入fashion_mnist数据集: 1. 首先,从Github上下载fashion_mnist数据集的压缩文件,链接为:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/tree/master/data/fashion。 2. 将下载的压缩文件解压缩,得到四个文件:train-images-idx3-ubyte、train-labels-idx1-ubyte、t10k-images-idx3-ubyte、t10k-labels-idx1-ubyte。 3. 在TensorFlow中,我们可以使用`input_data`模块中的`read_data_sets`函数来导入数据集。因此,我们需要先导入`input_data`模块: ```python from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ``` 4. 然后,我们可以使用`read_data_sets`函数导入fashion_mnist数据集,具体代码如下: ```python fashion_mnist = input_data.read_data_sets('path/to/fashion_mnist_data', one_hot=True) ``` 其中,`path/to/fashion_mnist_data`是fashion_mnist数据集的路径,one_hot=True表示将标签进行one-hot编码。 5. 最后,我们可以使用`fashion_mnist.train.images`和`fashion_mnist.train.labels`访问训练集的图像和标签,使用`fashion_mnist.test.images`和`fashion_mnist.test.labels`访问测试集的图像和标签。 完整的导入代码如下: ```python from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data fashion_mnist = input_data.read_data_sets('path/to/fashion_mnist_data', one_hot=True) train_images = fashion_mnist.train.images train_labels = fashion_mnist.train.labels test_images = fashion_mnist.test.images test_labels = fashion_mnist.test.labels ```

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