tensorfow2.0实例讲解1-衣服分类

更新时间：2020-10-6

# import lib
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, MaxPool2D, Flatten, Dense,Dropout
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltprint(tf.__version__)# 准备数据
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist(train_imgs, train_labels), (test_imgs,test_labels) = fashion_mnist.load_data()print(train_imgs.shape)# 简单归一化
train_imgs, test_imgs = train_imgs / 255.0, test_imgs / 255.0# 增加一个维度： 通道维度
train_imgs = train_imgs[..., tf.newaxis]
test_imgs = test_imgs[..., tf.newaxis]# 构建模型
# 基于keras的序列式模型
model = keras.Sequential([Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),BatchNormalization(),Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),BatchNormalization(),MaxPool2D((2,2)),Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),BatchNormalization(),Flatten(),Dense(1000, activation='relu'),Dropout(0.2),Dense(100, activation='relu'),layers.Dense(10, activation='softmax')
])# 模型编译
# 优化器选择：adam
# loss选择：交叉熵损失
# 验证方式: 精度
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 模型选择
# batch_szie: 32
# epochs: 10
model.fit(train_imgs, train_labels, epochs=1, batch_size=32)# 模型验证
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_imgs, test_labels,verbose=0)
print(test_acc)

该示例是基于keras的序列式模型构建的方式。包含了常用的卷积层，BN层，最大池化，全连接层。

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