对Fashion-IQ数据集的介绍及内容概况
时间: 2023-06-18 10:04:56 浏览: 117
Fashion-IQ数据集是一个用于时尚推荐和时尚问题回答的数据集。该数据集包括4,015个时尚图像和14,221个与时尚相关的问题和答案。这些问题涵盖了时尚品牌、时装设计、时尚产业和时尚历史等方面。
Fashion-IQ数据集的目的是为了推进时尚智能技术的研究和发展。通过这个数据集,研究人员可以开发和测试各种时尚推荐和时尚问题回答模型,包括基于图像的模型和基于文本的模型。
该数据集由时尚技术公司Mode AI发布,是目前最大的时尚问题回答数据集之一。它可以用于训练和测试各种机器学习和深度学习模型,以提高时尚推荐和时尚问题回答的准确性和效率。
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 ]
读取本地Fashion-MNIST数据集
好的,你可以使用Python的`tensorflow`库中的`keras`模块来读取Fashion-MNIST数据集。以下是一个简单的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 加载Fashion-MNIST数据集
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
# 打印训练集和测试集的形状
print("训练集图片形状:", train_images.shape)
print("训练集标签形状:", train_labels.shape)
print("测试集图片形状:", test_images.shape)
print("测试集标签形状:", test_labels.shape)
```
运行以上代码,即可读取本地的Fashion-MNIST数据集并打印出其形状信息。注意,在运行代码之前,你需要先安装`tensorflow`库。