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Tensorflow 2.0 教程持续更新： https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284 TensorFlow 2.0 教程- Keras 快速入门 TensorFlow 2.0 教程-keras 函数api TensorFlow 2.0 教程-使用keras训练模型 TensorFlow 2.0 教程-用keras构建自己的网络层 TensorFlow 2.0 教程-keras模型保存和序列化 TensorFlow 2.0 教程-eager模式 TensorFlow 2.0 教程-Variables TensorFlow 2.0 教程–AutoGraph TensorFlow 2.0 深度学习实践 TensorFlow2.0 教程-图像分类 TensorFlow2.0 教程-文本分类 TensorFlow2.0 教程-过拟合和欠拟合 TensorFlow2.0教程-结构化数据分类 TensorFlow2.0教程-回归 TensorFlow2.0教程-保持和读取模型 TensorFlow 2.0 基础网络结构 TensorFlow2教程-基础MLP网络 TensorFlow2教程-mlp及深度学习常见技巧合 TensorFlow2教程-基础CNN网络 TensorFlow2教程-CNN变体网络 TensorFlow2教程-文本卷积 TensorFlow2教程-使用预训练CNN模型 完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star) 1.获取Fashion MNIST数据集本指南使用Fashion MNIST数据集，该数据集包含10个类别中的70,000个灰度图像。 图像显示了低分辨率（28 x 28像素）的单件服装，如下所示： 我们将使用60,000张图像来训练网络和10,000张图像，以评估网络学习图像分类的准确程度。 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()图像是28x28 NumPy数组，像素值介于0到255之间。标签是一个整数数组，范围从0到9.这些对应于图像所代表的服装类别： Label Class 0 T-shirt/top 1 Trouser 2 Pullover 3 Dress 4 Coat 5 Sandal 6 Shirt 7 Sneaker 8 Bag 9 Ankle boot每个图像都映射到一个标签。 由于类名不包含在数据集中，因此将它们存储在此处以便在绘制图像时使用： class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] 2.探索数据让我们在训练模型之前探索数据集的格式。 以下显示训练集中有60,000个图像，每个图像表示为28 x 28像素： print(train_images.shape) print(train_labels |
Fashion MNIST旨在替代经典的MNIST数据集，通常用作计算机视觉机器学习计划的“Hello，World”。【本文地址】
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