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Fashion MNIST 服饰图像分类本案例演示了多层感知器来训练对服饰（例如运动鞋和衬衫）图像进行分类。1. 背景介绍Fashion MNIST是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。它克隆了 MNIST 的所有外在特征：1、60000张训练图像和对应Label；2、10000张测试图像和对应Label；3、10个类别；4、每张图像28x28的分辨率；5、4个GZ文件名称都一样；对于已有的MNIST训练程序，只要修改下代码中的数据集读取路径，或者残暴的用Fashion

MINIST手写数字识别——06.总结训练之后，检查模型的预测准确度。用 MNIST 训练的时候，一般 softmax 回归模型的分类准确率为约为 92.64%，多层感知器为98.15%，卷积神经网络可以达到 99.01%。应用模型可以使用训练好的模型对手写体数字图片进行分类，下面程序展示了如何使用训练好的模型进行推断。生成预测输入数据infer_3.png 是数字 3 的一个示例图像。把它变成一个 numpy 数组以匹配数据feed格式。import osimport numpy as np

MINIST手写数字识别——05.卷积神经网络（CNN）加载 MNIST 数据集import tensorflow as tf(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()print(x_train.shape, type(x_train))print(y_train.shape, type(y_train))数据处理：规范化channels_last corresponds to in

MINIST手写数字识别——04.多层感知器（MLP）加载 MNIST 数据集import tensorflow as tf(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()print(x_train.shape, type(x_train))print(y_train.shape, type(y_train))(60000, 28, 28) <class ‘numpy.ndarray’

MNIST手写数字识别——03 softmax回归模型二.加载 MNIST 数据集import tensorflow as tf(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()print(x_train.shape, type(x_train))print(y_train.shape, type(y_train))1.数据处理：规范化# 将图像本身从[28,28]转换为[784,]X_

MNIST手写数字识别—— 02 数据集MNIST 数据集MNIST图像数据集使用形如［28，28］的二阶数组来表示每张图像，数组中的每个元素对应一个像素点。该数据集中的图像都是256阶灰度图，像素值0表示白色（背景），255表示黑色（前景）。由于每张图像的尺寸都是28x28像素，为了方便连续存储，我们可以将形如［28，28］的二阶数组“摊平”成形如［784］的一阶数组。数组中的784个元素共同组成了一个784维的向量。More info: http://yann.lecun.com/exdb/mni

MNIST手写数字识别本案例演示了如何训练简单的卷积神经网络（CNN）来对MNIST数字进行分类。这个简单的网络将在MNIST测试集上实现99％以上的准确率。背景介绍当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如下图1所示的手写数字图片和对应的标签。图