fashion-mnist dataset

Fashion-MNIST数据集是一个常用的机器学习数据集，主要用来进行图像分类任务。这个数据集包含了10个类别的服装图像，每个类别有6000张灰度图像，共60000张图像。每张图像的尺寸为28x28像素。

Fashion-MNIST数据集的目的是替代原先常用的手写数字MNIST数据集，用以评估图像分类算法的性能。相对于MNIST数据集，Fashion-MNIST更贴近现实生活中的问题，因为图像的内容更加多样化。

Fashion-MNIST数据集包含以下10个类别的服装图像：T恤/上衣，裤子，套头衫，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，手提包和踝靴。每个类别的图像都经过了预处理，使其尺寸一致，且背景为黑色。

使用Fashion-MNIST数据集，我们可以训练和评估各种图像分类算法。对于每张输入图像，我们可以应用各种特征提取和分类算法，以识别图像所属的服装类别。这个数据集很适合用于学习深度学习和计算机视觉领域的相关算法。

总之，Fashion-MNIST数据集是一个用于图像分类任务的常用数据集，具有10个类别的服装图像，适用于评估各种图像分类算法的性能。使用这个数据集，我们可以学习和应用各种机器学习和深度学习算法，提高对服装图像的识别能力。

相关问题

fashion-mnist数据集介绍

Fashion-MNIST数据集是一个包含10个类别的图像数据集。这些类别分别是：t-shirt（T恤），trouser（牛仔裤），pullover（套衫），dress（裙子），coat（外套），sandal（凉鞋），shirt（衬衫），sneaker（运动鞋），bag（包），ankle boot（短靴）。

Fashion-MNIST数据集与MNIST手写数据集不同，它提供了更加多样化的图像样本，为深度学习模型的训练和评估提供了更具挑战性的任务。可以通过torch.utils.data.DataLoader来读取Fashion-MNIST数据集中的小批量数据样本，该数据集也是torch.utils.data.Dataset的子类，因此可以直接传入DataLoader来创建一个数据加载器实例。

如果你想了解更多关于Fashion-MNIST数据集的内容，你可以参考相关的文档或教程，并且可以使用批量显示图像的方式来直观地了解数据集的内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【深度学习系列】——Fashion-MNIST数据集简介](https://blog.csdn.net/weixin_45666566/article/details/107812603)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [PyTorch深度学习（三）：Fashion-MNIST 数据集介绍](https://blog.csdn.net/weixin_48261286/article/details/121195427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python实现Fashion-MNIST数据集的多层感知机

以下是使用Python实现Fashion-MNIST数据集的多层感知机的示例代码[^1][^2]：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义多层感知机模型
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 9)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载Fashion-MNIST数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, transform=transform)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = MLP()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 在测试集上评估模型
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))