Python 如何使用Python训练Fashion MNIST数据集的TensorFlow模型？

TensorFlow是一种非常流行的深度学习工具，在ImageNet数据集中尤其强大。但是，作为一种入门级别的练习，我们可以使用简单的服装图像数据集Fashion MNIST。本文将探讨如何使用Python和TensorFlow训练模型。

Fashion MNIST数据集

Fashion-MNIST是一个包含十种不同类型的服装图像的数据集。每个图像具有28×28的灰度版本。数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像。以下是数据集中十种不同服装类型的图像：

标签	描述
0	T-shirt/top
1	Trouser
2	Pullover
3	Dress
4	Coat
5	Sandal
6	Shirt
7	Sneaker
8	Bag
9	Ankle boot

下面是如何下载并加载数据集的示例代码：

import tensorflow as tf

# 下载Fashion MNIST数据集
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist

# 将数据集分成训练集和测试集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# 将图像像素值标准化为[0,1]范围内的浮点数
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

在运行上面的代码后，将获得两个NumPy数组：train_images和train_labels，以及test_images和test_labels。

构建模型

我们将使用一个包含三个密集层的神经网络来训练Fashion MNIST数据集，最后一层具有10个输出节点，对应于十个label. 下面是如何定义该模型的示例代码：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

该模型使用Flatten层将输入图像转换为大小为784的一维向量，然后通过两个密集层，分别有128个和64个神经元，最后输出一个包含10个神经元的sigmoid层。

编译和拟合模型

在定义模型后，我们需要编译模型并使用训练数据集训练模型。以下是如何编译和拟合模型的示例代码：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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

上面的代码将使用’the adam optimizer’和’sparse categorical_crossentropy’损失函数编译模型，并使用train_images和train_labels拟合模型。模型将在10个epochs中进行训练。

评估模型

一旦我们训练了模型，我们将使用测试数据集对其进行评估。以下是如何评估模型的示例代码：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print('Test accuracy:', test_acc)

在运行上述代码后，您可能会得到类似于以下输出：

10000/10000 [==============================] - 1s 52us/sample - loss: 0.3624 - acc: 0.8691
Test accuracy: 0.8691

绘制预测图像

我们可以绘制一些预测图像，以查看模型的预测结果。以下是如何绘制预测图像的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 预测图像标签
predictions = model.predict(test_images)

# 绘制前25个测试图像及其预测标签和实际标签
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5, 5, i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(test_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    predicted_label = np.argmax(predictions[i])
    true_label = test_labels[i]
    if predicted_label == true_label:
        color = 'green'
    else:
        color = 'red'
    plt.xlabel("{} ({})".format(class_names[predicted_label], 
                                  class_names[true_label]), 
                                  color=color)
plt.show()

上面的代码将绘制前25个测试图像及其预测标签和实际标签的网络输出结果。