Python深度学习023：tensorflow极速入门

若北辰

已于 2022-09-01 17:07:11 修改

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文章标签： tensorflow 深度学习 python

于 2022-07-13 17:33:15 首次发布

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本文介绍了使用TensorFlow进行深度学习的入门教程，以fashion_mnist数据集为例，涵盖数据集介绍、程序结构、模型构建、训练与评估。经过训练，模型在训练集和测试集上分别达到89.36%和86.86%的准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorflow极速入门

1 安装TensorFlow

pip install tensorflow

2 fashion_mnist 数据集

fashion_mnist 数据集是入门者做程序测试首选的数据集，比传统的mnist 手写数字数据集更加丰富，能够更好的反映网络模型的效果。

fashion_mnist 数据集合包含 70000 个数据，其中60000 条数据为训练集，10000 条数据为测试集；每个数据都是 28*28 的灰度图片数据，而每个数据的标签分为 10 个类别。图片数据示例如下：
在这里插入图片描述
主要目的是根据输入的图片训练模型，然后使得模型可以根据输入的图片来预测其属于哪一个类别。

fashion_mnist 数据集合的 10 个类别为：

["T-shirt/top", "Trouser", "Pullover", "Dress", "Coat", "Sandal", "Shirt", "Sneaker", "Bag", "Ankle boot"]

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