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本指南将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。即使您不理解所有细节也没关系；这只是对完整 TensorFlow 程序的快速概述，详细内容会在您实际操作的同时进行介绍。
本指南使用了 tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
2023-11-08 00:31:58.058238: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2023-11-08 00:31:58.058290: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2023-11-08 00:31:58.059927: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered 2.15.0-rc1
导入 Fashion MNIST 数据集
本指南使用 Fashion MNIST 数据集，该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28 像素）展示了单件衣物，如下所示：
 |
| 图 1. Fashion-MNIST 样本（由 Zalando 提供，MIT 许可）。 |
Fashion MNIST 旨在临时替代经典 MNIST 数据集，后者常被用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”。MNIST 数据集包含手写数字（0、1、2 等）的图像，其格式与您将使用的衣物图像的格式相同。
本指南使用 Fashion MNIST 来实现多样化，因为它比常规 MNIST 更具挑战性。这两个数据集都相对较小，都用于验证某个算法是否按预期工作。对于代码的测试和调试，它们都是很好的起点。
在本指南中，我们使用 60,000 张图像来训练网络，使用 10,000 张图像来评估网络学习对图像进行分类的准确程度。您可以直接从 TensorFlow 中访问 Fashion MNIST。直接从 TensorFlow 中导入和加载 Fashion MNIST 数据：
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
加载数据集会返回四个 NumPy 数组：
train_images和train_labels数组是训练集，即模型用于学习的数据。- 测试集、
test_images和test_labels数组会被用来对模型进行测试。
图像是 28x28 的 NumPy 数组，像素值介于 0 到 255 之间。标签是整数数组，介于 0 到 9 之间。这些标签对应于图像所代表的服装类：
| 标签 | 类 |
|---|---|
| 0 | T恤/上衣 |
| 1 | 裤子 |
| 2 | 套头衫 |
| 3 | 连衣裙 |
| 4 | 外套 |
| 5 | 凉鞋 |
| 6 | 衬衫 |
| 7 | 运动鞋 |
| 8 | 包 |
| 9 | 短靴 |
每个图像都会被映射到一个标签。由于数据集不包括类名称，请将它们存储在下方，供稍后绘制图像时使用：
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
浏览数据
在训练模型之前，我们先浏览一下数据集的格式。以下代码显示训练集中有 60,000 个图像，每个图像由 28 x 28 的像素表示：
train_images.shape
(60000, 28, 28)
同样，训练集中有 60,000 个标签：