FashionMNIST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。FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
这个数据集的样子大致如下（每个类别占三行）：
为什么要做这个数据集？
经典的 MNIST 数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST 数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在 MNIST 不 work , 那么它就根本没法用；而如果它在 MNIST 上 work , 它在其他数据上也可能不 work ！"
Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者，你不需要修改任何的代码，就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST 的图片大小，训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。
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在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST [1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST [2]。 获取数据集 首先导入本节
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本文向大家介绍TensorFlow如何用于在Python中对Fashion MNIST数据集进行预测？，包括了TensorFlow如何用于在Python中对Fashion MNIST数据集进行预测？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 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，可与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
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源码: tensorflow/g3doc/tutorials-mnist/ 本教程的目标是展示如何下载用于手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集。 教程 文件 本教程需要使用以下文件： 文件 目的 input_data.py 下载用于训练和测试的MNIST数据集的源码 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字
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我正在做一个ML/Tensorflow hello world，通过使用MNIST数据集来预测某物是什么类型的衣服，但是当我尝试使用数据将数据加载到我的doe中时。load_data（）它给了我以下错误： 使用TensorFlow后端。从下载数据https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1
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我正在使用fashion MNIST数据集来解决这个问题。我正在使用链接中的数据： 培训：http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz 训练集标签：http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/trai