True - 1000 images for validation啥意思

当设置为`True - 1000 images for validation`时，意味着在训练过程中会使用1000张图像作为验证集。验证集是在训练期间用于评估模型性能和调整超参数的数据集。通过将一部分数据保留为验证集，可以估计模型在未见过的数据上的表现，并进行模型选择和调整。在训练过程中，模型会被训练在训练集上，并且使用验证集上的数据进行性能评估。这有助于监控模型的泛化能力和避免过拟合。在这种情况下，将使用1000张图像作为验证集来评估模型的性能。

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为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

# 创建一个包含所有花的列表，列表中每个元素都是一种花的类别索引
flower_list = train_dataset.class_to_idx

# 将key和value互换位置，将花的类别索引转换为花的名称
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

# 将字典转换为json格式的字符串
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)

# 将json字符串写入文件class_indices.json中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)

# 设置批大小为16，设置dataloader的worker数量，确保不超过CPU核心数和批大小
batch_size = 16
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))

# 创建训练集dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

# 创建验证集dataset和dataloader
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

# 打印训练集和验证集的图片数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

keras使用cnn实现fashion-mnist数据集识别

Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow等深度学习库之上运行。如果你想使用Keras的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来识别Fashion-MNIST数据集，这是一个包含10种服装类别（如T恤、牛仔裤、鞋等）的手写数字图像的数据集，可以按照以下步骤操作：

1. **导入必要的库**：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import datasets, layers, models

2. **加载Fashion-MNIST数据**：

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fashion_mnist.load_data()

3. **预处理数据**：
- 将图像转换为通道在最后的维度

   train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
   train_images = train_images[..., tf.newaxis]
   test_images = test_images[..., tf.newaxis]

4. **构建CNN模型**：

   model = models.Sequential([
       layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
       layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
       layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       layers.Flatten(),  # 展平为一维数组以便输入全连接层
       layers.Dense(128, activation='relu'),
       layers.Dropout(0.5),  # 防止过拟合
       layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10个节点对应10个类别
   ])

5. **编译模型**：

   model.compile(optimizer='adam',
                 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                 metrics=['accuracy'])

6. **训练模型**：

   model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.1)

7. **评估模型性能**：

   test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
   print(f'Test accuracy: {test_acc}')