fashion mnist 是乙個衣物資料集，整合在keras中可以直接使用。本文記錄了一步一步利用 fashion minst 的資料庫訓練 tensorflow 神經網路。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print
(tf.__version__)
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images , train_labels)
,(test_images , test_labels)
= fashion_mnist.load_data(
)print
("train images shapes:"
+str
(train_images.shape)
+"test images shapes:"
+str
(test_images.shape)
)
plt.figure(
)plt.imshow(train_images[0]
)#show a picture
plt.colorbar(
)# show a color scale
plt.grid(
true
)# display the gtid
資料的標準化（normalization）是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。其主要目的在於將資料變化成[0 , 1]之間的資料，以方便後續對於資料的處理。
train_images = train_images /
255.0
test_images = test_images /
255.0
class_names =
["t-shirt"
,"trouser"
,"pullover"
,"dress"
,"coat"
,"sandal"
,"shirt"
,"sneaker"
,"bag"
,"ankie boot"
]plt.figure(figsize =(15
,15))
for i in
range(25
):plt.subplot(5,
5, i +1)
plt.xticks(
) plt.yticks(
) plt.grid(
false
) plt.imshow(train_images[i]
, cmap = plt.get_cmap(
'pubugn'))
plt.xlabel(class_names[train_labels[i]
])
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