Fashion-MNIST数据集下载
时间: 2023-07-09 19:22:22 浏览: 91
可以通过以下链接下载Fashion-MNIST数据集:
https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
该数据集包含了10个类别的70,000张灰度图像,每个图像的大小为28x28像素。这个数据集是用于衣服、鞋子、包等时尚商品分类的,可以用于机器学习和深度学习模型的训练和测试。
相关问题
fashion-mnist数据集下载
### 回答1:
您可以在以下网址下载fashion-mnist数据集:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/tree/master/data/fashion。
### 回答2:
Fashion-MNIST是由Zalando Research提供的一个数据集,用于机器学习算法的性能评估,其目的是为了取代MNIST数据集,使之更加接近实际场景。与MNIST数据集中的手写数字不同,Fashion-MNIST包含了10种常见的服装分类,共70k张28x28像素的灰度图像。在这个数据集中,每种服装分类都有7000张图片。该数据集可以用于图像分类、图像识别等方面的机器学习算法。
要下载Fashion-MNIST数据集,可以通过以下步骤进行:
1. 打开以下网址 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist ,找到下载链接。
2. 点击下载链接,下载得到四个文件:训练集的图片和标签(train-images-idx3-ubyte.gz, train-labels-idx1-ubyte.gz),测试集的图片和标签(t10k-images-idx3-ubyte.gz,t10k-labels-idx1-ubyte.gz)。
3. 将下载的gz文件解压缩,可以得到四个ubyte格式的文件,即可使用得到的训练集和测试集进行机器学习的训练和测试。
Fashion-MNIST数据集的下载是比较简单和方便的,所以它很快成为了机器学习领域一个非常受欢迎的数据集。通过使用它们,我们可以开发出更加准确的图像分类和识别算法,应用于各种实际的场景中。
### 回答3:
fashion-mnist数据集是一个用来训练和测试机器学习模型的图像数据集,包含了10个类别的高质量灰度图像,这些类别包括:T恤/上衣、裤子、套衫、连衣裙、外套、拖鞋、衬衫、运动鞋、手提包和踝靴。它是MNIST数据集的一个替代版本,旨在为深度学习模型提供一个更富有挑战性的基准。
要下载fashion-mnist数据集,可以在GitHub上访问该数据集的仓库。在页面的README中,我们可以找到一个下载链接,或用以下命令在终端中下载:
```
$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
$ wget http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
```
这将下载四个文件:训练图像、训练标签、测试图像和测试标签。这些文件是以ubyte.gz格式压缩的二进制文件,需要使用相应的代码将其解压缩成图像和标签。在Python中,可以使用以下代码来加载和处理数据:
```python
import gzip
import numpy as np
def load_data():
"""Load MNIST data from files."""
with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
train_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784)
with gzip.open('train-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
train_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
with gzip.open('t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
test_images = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16).reshape(-1, 784)
with gzip.open('t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
test_labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)
```
这个函数将返回处理好的训练集和测试集的图像和标签数组,可以用于训练和测试机器学习模型。
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%"]
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