人工智能案例集 | 服饰分类识别

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以下内容是在学习过程中的一些笔记，难免会有错误和纰漏的地方。如果造成任何困扰，很抱歉。

此Tensorflow官方案例是机器学习中的Hello World，将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类，通过Tensorflow及KerasAPI对图像分类识别有一个基本认知。

数据准备及处理

首先导入相关的类库和数据集

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据集导入
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28 像素）展示了单件衣物

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加载数据集会返回四个 NumPy 数组：

• train_images 和 train_labels 数组是训练集，即模型用于学习的数据；
• 测试集、test_images 和 test_labels 数组会被用来对模型进行测试；

我们针对这些标签进行一个简单的分类

# 将图像的标签分类
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

标签	类
0	T恤/上衣
1	裤子
2	套头衫
3	连衣裙
4	外套
5	凉鞋
6	衬衫
7	运动鞋
8	包
9	短靴

# 浏览数据集
print(train_images.shape)
print(len(train_labels))
print(train_labels)

预处理数据 此时展示的是图像原始像素大小

# 预处理数据 此时展示的是图像原始像素大小
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

需要将这些值缩小至0到1之间，然后将其馈送到神经网络模型

# 将这些值缩小至0到1之间 然后将其馈送到神经网络模型
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 验证数据的格式是否正确
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5, 5, i + 1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary<