fashionmnist时装分类
时间: 2023-08-30 22:05:49 浏览: 45
FashionMNIST是一个用于图像分类的数据集,其中包含70,000张28x28像素的灰度图像,这些图像代表着10种不同的时装类别。这些类别包括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。FashionMNIST数据集旨在成为经典MNIST数据集的替代品,以测试和比较不同机器学习算法在更复杂的图像分类任务上的性能。
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pytorch对fashion mnist 分类
可以使用多种不同的神经网络结构进行分类,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Networks,FCN)。其中,CNN是最常用的方法之一,因为它可以有效地捕捉图像中的空间相关性,提高分类性能。在PyTorch中,可以使用torchvision库加载并处理Fashion MNIST数据集,并利用PyTorch内置的各种模块和函数构建和训练深度学习模型。
fashionmnist数据集分类代码
以下是使用TensorFlow 2.x进行FashionMNIST数据集分类的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# 将像素值缩放到0到1之间
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 定义模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在此代码中,我们首先加载FashionMNIST数据集。然后,我们将输入像素值缩放到0到1之间,以便更好地训练模型。接下来,我们定义了一个简单的神经网络模型,其中包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们使用'sparse_categorical_crossentropy'作为损失函数,并使用'adam'优化器进行训练。最后,我们在测试集上评估模型并输出测试准确性。