Fashion MNIST

原文:

Fashion MNIST

An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images

Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, associated with a label from 10 classes. Zalando intends Fashion-MNIST to serve as a direct drop-in replacement for the original MNIST dataset for benchmarking machine learning algorithms. It shares the same image size and structure of training and testing splits.

The original MNIST dataset contains a lot of handwritten digits. Members of the AI/ML/Data Science community love this dataset and use it as a benchmark to validate their algorithms. In fact, MNIST is often the first dataset resear

### FashionMNIST 数据集介绍 FashionMNIST 是一个衣物分类数据集,由 Zalando 发布,旨在成为经典 MNIST 手写数字识别数据集的现代替代品[^1]。此数据集同样具有 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像,每张图像是分辨率为 28x28 像素的灰度图片,共分为十个类别,代表不同的服装单品。 这些类别包括 T 恤/上衣、裤子、套头衫、裙子、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包以及短靴。由于其结构与难度均高于原始的 MNIST 数字集合,因此对于机器学习模型而言更具挑战性,同时也更适合用来评估算法性能。 ### 使用方法 为了便于使用,在特定平台上提供了 `FashionMNIST数据集.zip` 文件供用户下载[^3]。解压后可获得完整的训练集与测试集,可以直接应用于各种深度学习框架中进行实验研究或教学目的。此外,还附带了详细的文档说明如何加载并预处理这些数据以便于后续建模工作。 具体来说,当利用 PyTorch 进行开发时,可以通过内置函数轻松读取该数据集,并构建相应的卷积神经网络来进行高效的特征提取与模式识别任务。例如: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False) ``` 这段代码展示了怎样通过简单的几行命令完成从互联网自动抓取所需资料直至准备好批量输入给定模型的过程。 ### 下载方式 针对部分开发者可能遇到 GitHub 上资源访问缓慢的问题,有专门设立的镜像站点提供更加快捷稳定的下载途径[^2]。项目地址位于 [https://gitcode.com/open-source-toolkit/76c8b](https://gitcode.com/open-source-toolkit/76c8b),在这里可以找到名为 `FashionMNIST数据集.zip` 的压缩包,内含全部必要的文件以支持动手实践深度学习课程中的相关内容。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

不务正业的猿

谢谢您的支持与鼓励!!!

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值