fashion数据集训练
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fashion数据集总共有7万张28*28像素点的灰度图片和标签,涵盖十个分类:T恤、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包、靴子。
其中6万张用于训练,1万张用于测试。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense,Dropout fashion = keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
搭建网络结构
model = keras.models.Sequential([
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPool2D((2, 2)),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPool2D((2, 2)),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
Flatten(),
Dropout(0.4),
Dense(128, activation='relu',kernel_regularizer=keras.regularizers.l2()),
Dropout(0.4),
Dense(10, activation='softmax')
])
模型编译
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics=['accuracy'])
执行训练
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32,verbose=1,validation_data=(x_test, y_test),validation_freq=1)
模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0, batch_size=32)
print('测试准确率:{}, 测试loss值: {}'.format(score[1], score[0]))
可视化acc/loss曲线
#显示训练集和测试集的acc和loss曲线
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss'] plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(acc, label='训练Acc')
plt.plot(val_acc, label='测试Acc')
plt.title('Acc曲线')
plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(loss, label='训练Loss')
plt.plot(val_loss, label='测试Loss')
plt.title('Loss曲线')
plt.legend()
plt.show()
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