使用fashion-mnist作为数据集，训练softmax回归模型代码

好的，我可以为您提供基于fashion-mnist数据集的softmax回归模型代码示例。

首先，您需要下载fashion-mnist数据集并将其载入到您的Python环境中。您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

接下来，您需要将数据转换为模型可用的格式。由于softmax回归是一个分类模型，因此您需要对目标变量进行一些处理。您可以使用以下代码将其转换为二进制形式：

num_classes = 10
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

现在，您可以定义您的softmax回归模型。以下是一个基本的示例：

from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

最后，您需要编译和拟合模型。以下是一个基本的示例：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          validation_data=(x_test, y_test))

这就是关于基于fashion-mnist数据集的softmax回归模型示例的全部内容。希望能对您有所帮助！