实训报告_4.docx

在本篇实训报告中，我们将探讨使用Python编程语言和TensorFlow框架处理Fashion-MNIST数据集，这是一个广泛用于机器学习入门和实验的人工智能任务，特别是对于图像分类问题。Fashion-MNIST数据集由Zalando Research在2017年创建，其目的是替代传统的MNIST数据集，为研究者提供一个更具挑战性的图像识别任务，因为它的类别更加复杂，而MNIST主要包含手写数字。 Fashion-MNIST数据集包含10个类别，每个类别有6000张训练图像和1000张测试图像，图像大小均为28x28像素的灰度图。这些类别包括T恤/顶部、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、手提包和踝靴。这个数据集可以从Zalando Research的GitHub仓库下载，或者直接通过TensorFlow的内置`tf.keras.datasets.fashion_mnist`模块获取。 在实际操作中，我们首先导入所需的库，包括TensorFlow，然后使用以下代码加载Fashion-MNIST数据集： ```python import tensorflow as tf fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() ``` 接下来，我们需要对数据进行预处理，包括归一化（将像素值从0-255范围缩小到0-1）以及可能的图像增强步骤，以增加模型的泛化能力。预处理的代码可能如下： ```python train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 ``` 接着，构建一个简单的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN），用于图像分类： ```python model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 模型编译后，我们可以设置不同的超参数，如学习率、批大小和训练轮数，以优化模型性能。例如： ```python model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` 在这个阶段，我们可以通过调整`epochs`、`batch_size`和`learning_rate`来观察模型性能的变化。目标是在保持模型结构不变的情况下，使测试集准确率超过87%。 在训练过程中，我们记录模型的损失和准确率，以便分析和调整超参数。我们可以使用`model.evaluate()`来计算测试集的准确率，并使用`model.predict()`来预测新图像的类别，然后用可视化工具（如matplotlib）展示部分预测结果，以证明模型的性能。 实训报告中应包含以下内容： 1. 完整的代码实现，包括数据加载、预处理、模型构建、训练、评估和预测。 2. 测试集准确率输出的截图，展示模型达到或超过87%的准确率。 3. 可视化预测结果的截图，展示模型如何对不同类型的Fashion-MNIST图像进行分类。 通过这个实训，学生不仅掌握了Python编程和TensorFlow框架，还了解了如何调整超参数以优化模型性能，以及如何使用数据集进行图像分类任务。这对于进一步探索深度学习和人工智能领域至关重要。