fashion mnist数据集

Fashion MNIST是一个包含10个类别的图像分类数据集，每个类别包含了6000张28x28像素的灰度图像。这个数据集可以用来测试图像分类算法，特别是对于那些在计算机视觉领域中刚刚入门的人来说，它是一个很好的起点。

它的10个类别分别是：T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot。每个类别都有6000张图片，其中训练集包含55000张图片，测试集包含10000张图片。该数据集可在TensorFlow、Keras等深度学习框架中直接获取并使用。

相关问题

fashionmnist数据集

FashionMNIST是一个经典的计算机视觉数据集，用于图像分类任务。它包含了10个类别的灰度图像，每个类别有6000张训练图像和1000张测试图像，共计70000张图像。每张图像的尺寸为28x28像素。

FashionMNIST的10个类别分别是：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。这些类别代表了日常生活中常见的服装物品。

FashionMNIST数据集的目的是替代经典的MNIST数据集，以更贴近实际应用场景。相比于MNIST，FashionMNIST具有更多样化的图像内容和更复杂的分类任务，因此更适合用于测试和评估计算机视觉算法的性能。

FashionMNIST数据集可以用于训练和评估各种图像分类算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。它已经成为计算机视觉领域中常用的基准数据集之一。

fashionmnist数据集_pytorch进行fashion mnist数据集分类

好的，以下是使用PyTorch对Fashion MNIST数据集进行分类的示例代码：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

然后，我们需要下载并加载数据集。Fashion MNIST数据集可以通过以下方式下载：

train_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=transforms.ToTensor()
)

接下来，我们需要定义一个神经网络模型。在这个例子中，我们使用了一个简单的卷积神经网络：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()

        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )

        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )

        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(7 * 7 * 64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 10)
        )

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.layer2(out)
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

然后，我们需要定义损失函数和优化器：

model = CNN()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

最后，我们可以开始训练模型并评估其性能：

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=100, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=100, shuffle=False)

for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i + 1) % 100 == 0:
            print(f"Epoch [{epoch + 1}/{10}], Step [{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}")

    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0

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

这就是使用PyTorch对Fashion MNIST数据集进行分类的示例代码。希望能对你有所帮助！