Функция datasets.fashion_mnist.load_data

Функция datasets.fashion_mnist.load_data загружает набор данных Fashion MNIST, который содержит изображения предметов одежды размером 28 на 28 пикселей в оттенках серого. Датасет разбит на две части: тренировочную и тестовую. Функция не принимает обязательных параметров и возвращает кортеж из четырех массивов NumPy: x_train, y_train, x_test, y_test. Изображения представлены в виде двумерных массивов с целочисленными значениями от 0 до 255, а метки классов - от 0 до 9, где каждый класс соответствует определенному типу одежды.

Синтаксис

tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

Пример

Давайте загрузим датасет Fashion MNIST и посмотрим на форму полученных массивов:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

Результат выполнения кода:

(60000, 28, 28)
(60000,)
(10000, 28, 28)
(10000,)

Пример

Давайте выведем первый элемент тренировочной выборки и его метку класса:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
print(x_train[0])
print(y_train[0])

Результат выполнения кода:

[[  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 ...
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]]
9

Пример

Давайте нормализуем значения пикселей изображений, разделив их на 255:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
print(x_train[0][0][0])
print(x_train.shape)

Результат выполнения кода:

0.0
(60000, 28, 28)

Смотрите также

функцию mnist,
которая загружает датасет рукописных цифр
функцию fashion_mnist,
которая содержит описание датасета Fashion MNIST
функцию cifar10,
которая загружает датасет изображений CIFAR-10
функцию to_categorical,
которая преобразует метки классов в one-hot encoding