【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）_服装数据集_基于深度学习的服装检测及分类

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

| pullover | 套衫 |
| dress | 裙子 |
| coat | 外套 |
| sandal | 凉鞋 |
| shirt | 衬衫 |
| sneaker | 运动鞋 |
| bag | 包 |
| ankle boot | 短靴 |

下载数据集

使用tensorflow下载（推荐）

默认下载在C:\Users\用户\.keras\datasets路径下。

from tensorflow.keras import datasets

# 下载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

1
2
3
4
5

数据集分类

这里对从网上下载的数据集进行一个说明。

数据集格式

训练数据集共60k张图片，各个服装类型的数据量一致也就是说每种6k。
测试数据集共10k张图片，各个服装类型的数据量一致也就是说每种100。

数据集均采用28281的灰度照片。

采用CPU训练还是GPU训练

一般来说有好的显卡(GPU)就使用GPU训练因为快，那么对应的你就要下载tensorflow-gpu包。如果你的显卡较差或者没有足够资金入手一款好的显卡就可以使用CUP训练。

区别

（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。

（2）CPU计算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。

使用CPU训练

# 使用cpu训练
import os

os.environ["CUDA\_VISIBLE\_DEVICES"] = "-1"

1
2
3
4
5

使用CPU训练时不会显示CPU型号。

使用GPU训练

gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    gpu0 = gpus[0]  # 如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)  # 设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0], "GPU")

1
2
3
4
5
6
7

使用GPU训练时会显示对应的GPU型号。

预处理

最值归一化（normalization）

关于归一化相关的介绍在前文中有相关介绍。 最值归一化与均值方差归一化

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
    train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
    return train_images, test_images

1
2
3
4

升级图片维度

因为数据集是灰度照片，所以我们需要将[28,28]的数据格式转换为[28,28,1]

# 调整数据到我们需要的格式
    train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
    test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

1
2
3
4

显示部分图片

首先需要建立一个标签数组，然后绘制前20张，每行5个共四行
注意：如果你执行下面这段代码报这个错误：TypeError: Invalid shape (28, 28, 1) for image data。那么你就使用我下面注释掉的那句话。

from matplotlib import pyplot as plt

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
                   'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

plt.figure(figsize=(20, 10))
for i in range(20):
    plt.subplot(4, 5, i + 1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    #plt.imshow(train\_images[i].squeeze(), cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

绘制结果：

建立CNN模型

from tensorflow_core.python.keras import Input, Sequential
from tensorflow_core.python.keras.layers import Conv2D, Activation, MaxPooling2D, Flatten, Dense


def simple\_CNN(input_shape=(32, 32, 3), num_classes=10):
    # 构建一个空的网络模型，它是一个线性堆叠模型，各神经网络层会被顺序添加，专业名称为序贯模型或线性堆叠模型
    model = Sequential()

    # 卷积层1 
    model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

    # 最大池化层1
    model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), padding='same'))

    # 卷积层2
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu'))

    # 最大池化层2
    model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), padding='same'))

    # 卷积层3
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu'))

    # flatten层常用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。
    model.add(Flatten())

    # 全连接层 对特征进行提取
    model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

    # 输出层
    model.add(Dense(10))
    return model



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

网络结构

包含输入层的话总共9层。其中有三个卷积层，俩个最大池化层，一个flatten层，俩个全连接层。

参数量

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

3664)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取