tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data
Загружает набор данных Fashion-MNIST.
tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
Используется в ноутбуках
| Используется в руководстве | Используется в учебниках |
|---|---|
Это набор данных, содержащий 60 000 изображений в оттенках серого размером 28x28, относящихся к 10 категориям одежды, а также тестовый набор из 10 000 изображений. Этот набор данных можно использовать как замену MNIST.
Классы:
| Метка | Описание |
|---|---|
| 0 | Футболка/топ |
| 1 | Брюки |
| 2 | Джемпер |
| 3 | Платье |
| 4 | Куртка |
| 5 | Сандалии |
| 6 | Рубашка |
| 7 | Кроссовки |
| 8 | Сумка |
| 9 | Ботинки на щиколотке |
| Возвращаемые значения |
|---|
Кортеж массивов NumPy: (x_train, y_train), (x_test, y_test).
x_train: uint8 Массив NumPy данных изображений в оттенках серого с размерами (60000, 28, 28), содержащий обучающие данные.
y_train: uint8 Массив NumPy меток (целые числа в диапазоне 0-9) с формой (60000,) для обучающих данных.
x_test: uint8 Массив NumPy данных изображений в оттенках серого с размерами (10000, 28, 28), содержащий тестовые данные.
y_test: uint8 Массив NumPy меток (целые числа в диапазоне 0-9) с формой (10000,) для тестовых данных.
Пример:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() assert x_train.shape == (60000, 28, 28) assert x_test.shape == (10000, 28, 28) assert y_train.shape == (60000,) assert y_test.shape == (10000,)
Лицензия:
Авторские права на Fashion-MNIST принадлежат Zalando SE. Fashion-MNIST лицензирован по лицензии MIT.
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/fashion_mnist/load_data