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文档简介

主讲教师:杨国华无锡商业职业技术学院数据科学与机器学习用keras加载数据集Fashion-MNIST01加载数据集02查看数据02Fashion-MNIST训练集为60,000张28x28像素灰度图像,测试集为10,000同规格图像,总共10类时尚物品标签。该数据集可以用作MNIST的直接替代品。类别标签是:类别描述中文0T-shirt/topT恤/上衣1Trouser裤子2Pullover套头衫3Dress连衣裙4Coat外套5Sandal凉鞋6Shirt衬衫7Sneaker运动鞋8Bag背包9Ankleboot短靴加载数据集fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data()class_names=['T-shirt/top','Trouser','Pullover','Dress','Coat','Sandal','Shirt','Sneaker','Bag','Ankleboot’]#train_images,test_images:uint8数组表示的灰度图像,尺寸为(num_samples,28,28)。#train_labels,test_labels,:uint8数组表示的数字标签(范围在0-9之间的整数),尺寸为(num_samples,)。加载数据LabelClass0T-shirt/top1Trouser2Pullover3Dress4Coat5Sandal6Shirt7Sneaker8Bag9Ankleboot标签与名称对应关系查看数据为了验证数据的格式是否正确,显示训练集中的前25个图像,并在每个图像下面显示类名。plt.figure(figsize=(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])plt.yticks([])plt.grid(False)plt.imshow(train_images[i],cmap=plt.cm.binary)

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