如何使用TensorFlow使用Python下载和探索Fashion MNIST数据集？

Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-

pip install tensorflow

“时尚MNIST”数据集包含各种服装的图像。它包含超过10万个类别的7万多件衣服的灰度图像。这些图像的分辨率较低（28 x 28像素）。

我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可帮助在浏览器上运行Python代码，并且需要零配置并免费访问GPU（图形处理单元）。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。

以下是代码-

示例

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print("The tensorflow version used is ")
print(tf.__version__)
print("The dataset is being loaded")
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
print("The dataset is being classified into training and testing data ")
(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', 'Ankle boot']

print("训练数据的维度 ")          
print(train_images.shape)

print("The number of rows in the training data")
print(len(train_labels))

print("The column names of dataset")
print(train_labels)
print("测试数据的维度 ")          
print(test_images.shape)
print("The number of rows in the test data")
print(len(test_labels))

代码信用-https ://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification

输出结果

The tensorflow version used is
2.4.0
The dataset is being loaded
The dataset is being classified into training and testing data
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step
训练数据的维度
(60000, 28, 28)
The number of rows in the training data
60000
The column names of dataset
[9 0 0 ... 3 0 5]
测试数据的维度
(10000, 28, 28)
The number of rows in the test data
10000

解释

• 所需的软件包已导入。

• 确定所使用的Tensorflow的版本。

• 加载了Fashion MNIST数据集，并且可以直接从TensorFlow访问Fashion MNIST数据集。

• 接下来，将数据分为训练和测试数据集。

• 数据集中总共有70000行，其中60k张图像用于训练，10k张用于评估模型学习将图像分类到不同标签的程度。

• 这是分类问题，其中来自数据集的每个图像都被赋予特定的标签。

• 这些图像是衣服，并为其分配了相应的标签。

• 形状，训练和测试数据集中的行数以及数据集中的列名都显示在控制台上。