用自带的fashion_mnist数据集实现图像增强，用ImageDataGenerator实现，最后展示

效果。

好的，关于你提出的问题，我可以回答你。使用自带的fashion_mnist数据集来实现图像增强，可以通过ImageDataGenerator类来实现。ImageDataGenerator类是一个Keras中的图像数据生成器，可以根据我们指定的参数对图像数据进行增强处理，包括随机裁剪、旋转、缩放等处理。 这些处理可以使得我们的数据集更加多样化，从而提高我们的机器学习模型的准确性和泛化能力。

以下是实现这个问题的基本代码：

from keras.datasets import fashion_mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

# 归一化，将像素值压缩在0-1之间
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 定义ImageDataGenerator变量并设置参数
datagen = ImageDataGenerator(
        rotation_range=20,  # 随机旋转度数（-20~20）
        zoom_range = 0.2, # 随机缩放范围(0.8~1.2)
        width_shift_range=0.2,  # 随机水平偏移量
        height_shift_range=0.2,  # 随机竖直偏移量
        horizontal_flip=True, # 水平翻转
        vertical_flip=False # 竖直翻转
)

# 利用生成器增强数据集
datagen.fit(X_train.reshape(-1, 28, 28, 1))
# 类别个数
num_classes = len(np.unique(y_train))

# 展示增强后的数据
fig, axs = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10))
fig.tight_layout()
for i in range(3):
    for j in range(3):
        axs[i][j].imshow(datagen.random_transform(X_train[0]).reshape(28, 28))
        axs[i][j].axis('off')
plt.show()

这里我们将fashion_mnist数据集的像素值归一化到0-1之间，使用ImageDataGenerator的各种参数来进行图像增强。使用fit()函数来根据生成器增强训练数据。最后使用循环来展示增强后的数据。

注意，这里将ImageDataGenerator应用于fashion_mnist数据集中的图像，以实现数据增强。这里展示的是随机变换后的图像。

希望这个回答能够解决你的问题。