fashion-mnist简介和使用及下载
- JPEG –> PNG
- 裁剪背景
- 按比例: max(h,w)28max(h,w)28 将图像缩放,也就是将一个维度缩放至28
- 锐化
- 再扩充至28*28,再把object调整至图片中央
- 将负的像素点剔除
- 转化成28*28的灰度图
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafashion = input_data.read_data_sets('data/fashion', one_hot=True)print(fashion.train.images.shape) print(fashion.train.labels.shape)batch_size = 100 batch_num = fashion.train.num_examples // batch_size#定义X,Y参数 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) #定义W,B参数 W = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 10], stddev= 0.1)) b = tf.Variable(tf.zeros([10]) + 0.1)#预测结果 prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) #使用交叉熵计算loss cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=prediction, labels=y)) #定义优化器 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(cross_entropy) #判断预测结果是否正确 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(y, 1)) #计算准确率,将bool值转为float32 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())for epoch in range(21):for i in range(batch_num):batch_xs, batch_ys = fashion.train.next_batch(batch_size)sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y:batch_ys})acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x:fashion.test.images, y:fashion.test.labels})print('Epoch: '+str(epoch)+',acc: '+str(acc))
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