TensorFlow2.0 测试Fashion_mnist数据集

秒速五厘米 2023-07-03 10:52 123阅读 0赞

### 前言 ###

使用tensorflow的keras人工神经网络库对Fashion\_mnist数据集进行分析，建模，测试。

Fashion\_mnist数据集由十种类型的图片集组成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ZvcmxvZ2Vu_size_16_color_FFFFFF_t_70]

该数据集区使用标签来分类，用数字表示，分别是从0-9来表示标签  
![在这里插入图片描述][20181124220830366.png]

### 实际测试 ###

import tensorflow as tf
    
    if __name__ == '__main__':
        (train_image,train_label),(test_images,test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
        #归一化处理
        train_image = train_image/255
        test_images = test_images/255
        #打印训练数据规模 结果为(60000, 28, 28),代表6w张图片
        print(train_image.shape)
        #引入模型
        model = tf.keras.Sequential()
        #把图像扁平成28*28的向量
        model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
        #隐藏层
        model.add(tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'))
        #输出层,输出10个概率值,使用softmax把十个输出变成一个概率分布
        model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax'))
        #编译模型,规定优化方法和损失函数,当标签使用的是数字编码，使用sparse_categorical_crossentropy这个损失函数
        model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])
        #训练模型，次数为5
        model.fit(train_image,train_label,epochs=5)
    
        #在测试数据上，对我们的模型进行评价
        print(model.evaluate(test_images,test_label))

#### 测试结果 ####

得到损失和精确度

[0.3467264775753021, 0.8773]

#### 视频学习网址 ####

[https://www.bilibili.com/video/av62215565?from=search&seid=13361627455677904834][https_www.bilibili.com_video_av62215565_from_search_seid_13361627455677904834]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ZvcmxvZ2Vu_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20181124220730942.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ZvcmxvZ2Vu,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20181124220830366.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20181124220830366.png
[https_www.bilibili.com_video_av62215565_from_search_seid_13361627455677904834]: https://www.bilibili.com/video/av62215565?from=search&seid=13361627455677904834