fashionmnist数据集_Keras实现Fashion MNIST数据集分类

好的，我可以为您提供关于使用Keras实现Fashion MNIST数据集分类的步骤。首先，您需要安装Keras和TensorFlow。接下来，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和数据集

import keras
from keras.datasets import fashion_mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

2. 数据预处理

# 将像素值缩放到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 将标签转换为one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 将数据集分成训练集、验证集和测试集
x_val = x_train[-10000:]
y_val = y_train[-10000:]
x_train = x_train[:-10000]
y_train = y_train[:-10000]

3. 模型构建

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

4. 模型编译和训练

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(x_val, y_val))

5. 模型评估

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

这是一个简单的Keras实现Fashion MNIST数据集分类的示例。您可以根据自己的需求进行调整和修改。希望对您有所帮助！