今天我们使用LeNet-5(它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀)来实现 Fashion-MNIST 服装图⽚的分类任务。 读取数据集 Fashion-MNIST 数据集中的图像是一个 28*28 的灰度图像。我们通过pytorch的内置函数将 FashionMNIST 下载并读到内存中。 # 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式, # 并除以255...
load_mnist('data/fashion', kind='t10k') 三、naive方法 1. 方法简介 首先介绍naive方法,旨在先把程序跑起来,以及将图片呢直观的展示出来,具体代码如下所示,本人是在git原始路径的基础上创建了src文件夹(路径为fashion-mnist/src),然后再文件夹中存放的train_jupyter_naive.py 2. 相关代码 import sys import...
3.1 提取数据 首先,我们需要从Fashion-MNIST数据集中提取数据。PyTorch提供了一个内置的torchvision.datasets模块,其中包含了一些常用的数据集,包括Fashion-MNIST。 importtorchvision.datasetsasdatasets# 提取Fashion-MNIST数据集train_data=datasets.FashionMNIST(root='data',train=True,download=True)test_data=datasets.Fa...
4. 基础实战——FashionMNIST时装分类 importosimportnumpy as npimportpandas as pdimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optimfromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoader#设置环境和超参数## 方案一:使用os.environ#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'## 方案二:使用“device”,后续对要...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt i
使用FashionMNIST数据集, 对10个类别的“时装”图像进行分类,数据集中的样例图如下,其中每个小图对应一个样本。数据集中包含已经预先划分好的训练集和测试集,其中训练集共60,000张图像,测试集共10,000张图像。每张图像均为单通道黑白图像,大小为28*28pixel,分属10个类别。
[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类 此实战来源于TensorFlow Keras官方教程 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划...
与MNIST相似, Fashion-MNIST也包含10个类别, 但是除了手写数字外, 我们还有10个不同类别的时尚配饰, 例如凉鞋, 衬衫, 裤子等。 当前的任务是训练卷积自动编码器, 并将自动编码器的编码器部分与完全连接的层结合使用, 以正确识别测试集中的新样本。 提示:如果你想学习如何使用MNIST数据集为分类任务实现多层感知器(...
Fashion-MNIST,是去年8月底德国研究机构Zalando Research发布的一个数据集,其中训练集包含60000个样本,测试集包含10000个样本,分为10类。样本都来自日常穿着的衣裤鞋包,每一个都是28×28的灰度图。 这个数据集致力于成为手写数字数据集MNIST的替代品,可用作机器学习算法的基准测试,也同样适合新手入门。
其实本质上也就是十分类问题,所以我们的手写数字识别可以很好的迁移到这个问题上。 一、数据集 importtensorflowastf tf.__version__ 1. 2. '2.6.0' 1. # 导入数据集 fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data() ...