官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。

时尚MNIST 简单的时尚配饰使用Tensorflow keras库中的Fashion MNIST数据集对预测进行建模。 安装和使用。 该项目使用pipenv进行依赖项管理。 您需要确保在系统上安装了pipenv 。 这是安装依赖项并开始使用的方法。 使用pipenv sync -d安装它 完成后，生成一个shell来运行文件： pipenv shell 完成后，您可以运行任何文件，并进行测试。 添加您自己的图像。 有时，要尝试对新图像进行predictions.py并使用predictions.py测试，则需要添加它们。 这是操作方法。 将图像添加到images文件夹中。 如果要测试它们，请转至src/predictions.py ，然后将其替换为您的图像名称。 看起来像这样： np.array([get_image("...") 。 由Sunrit Jana制造，<3

时尚男装

CNN-On-The-Cloud- 用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。 您可以在签出相应的“中型”文章 您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。

An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images. MNIST-like 的数据集，包含70,000张28x28标记的时尚图像。 fashion-mnist_test.csv fashion-mnist_train.csv Fashion MNIST_datasets.txt Fashion MNIST_datasets.zip

Fashion_MNIST数据集。这是其中的训练集。后面还要测试集。

训练数据图片train-images-idx3-ubyte 训练数据标签train-labels-idx1-ubyte 测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte 测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte

Fashion-MNIST 数据集，是Kaggle上热门的数据集，放在代码MNIST_data子目录可直接使用在Keras的数据集加载的函数中。

是我大作业的代码了哈哈，要是需要带注释的可以私聊哈哈 代码使用方法： 1. 读取数据集 2. 初始化模型参数（选择哪个模型就初始化哪个） 3.定义激活函数（只有选择带隐含层的模型才需要激活函数） 4.防止过拟合（只有选择带隐含层的模型才需要防止过拟合，不过因为下面我们用的权重衰减在训练是也有定义，所以我们需要也给它加个定义） 5.定义模型（选择哪个模型就定义哪个） 6.定义损失函数 7. 定义优化函数 8.训练模型（训练结束可进行绘图） 9. 进行预测 可变参数： 1.选择模型（三种模型，可选用） 2.激活函数（两种） 3.防止过拟合（两种方法，可选用也可都用） 权重衰减（通过lambd 来调整， lambd = 0 即不使用此方法） 丢弃法（通过定义模型时选择） 4.损失函数（咱们的代码只用了一种） 5.优化方法（咱们的代码只用了一种） 6.训练模型（迭代周期数num_epochs和学习率lr可调） 7.定义数据集时小批量的大小

Fashion-MNIST图像数据集是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。 之前用Pycharm下载总是很忙且容易出错，后来发现可以下载后直接加载，很方便