Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

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🌳引言🌳

Fashion MNIST是深度学习和机器学习领域中一个非常流行且实用的数据集。它为初学者和研究者提供了一个挑战性的任务，以磨练他们的图像分类技能。本文将深入探讨Fashion MNIST数据集的背景、目的、使用方法和示例代码，帮助您更好地了解如何利用这个数据集进行图像分类任务。

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🌳Fashion MNIST数据集简介🌳

Fashion MNIST是一个包含10个类别的服饰分类数据集，每个类别有7000个28x28像素的灰度图像。与MNIST数据集相比，Fashion MNIST在图像质量和多样性方面具有更高的挑战性，因为它包含了更多的背景和不同的视角。

Fashion MNIST数据集的类别说明

标签	说明
0	T恤（T-shirt）
1	裤子（Trouser）
2	套头衫（Pullover）
3	连衣裙（Dress）
4	外套（Coat）
5	凉鞋（Sandal）
6	衬衫（Shirt）
7	运动鞋（Sneaker）
8	包（Bag）
9	靴子（Ankle boot）

Fashion MNIST数据集图片示例

图1 数据集示例

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🌳基于PyTorch下载Fashion MNIST数据集🌳

在开始使用Fashion MNIST数据集之前，您需要先将其下载到本地计算机上。以下是使用Python和Pytorch库下载数据集的步骤：

1. 确保已经安装了Python和Pytorch。您可以从Pytorch官网下载并安装最新版本的Pytorch。
2. 导入所需的库：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

3. 下载训练数据集：

train_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

这将在当前目录下创建一个名为“data”的文件夹，并将训练数据集下载到其中。如果您已经拥有数据集，并且想要跳过下载过程，请将download参数设置为False。

4. 下载测试数据集：

test_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

同样，这将在“data”文件夹中提供测试数据集。

5. 现在您已经成功下载了Fashion MNIST数据集，您可以使用Pytorch的数据加载器（DataLoader）来轻松加载数据。例如，以下代码将创建一个训练数据加载器：

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)

这里，我们将批量大小设置为32，并启用了随机打乱功能。您可以根据需要调整这些参数。类似地，您可以为测试数据集创建一个加载器：

test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False)

🌳使用Fashion MNIST数据集进行图像分类任务🌳

一旦您下载并准备好了数据集，就可以开始构建和训练图像分类模型了。以下是一个使用PyTorch构建简单卷积神经网络（CNN）进行图像分类的示例代码：

1. 导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 划分训练和测试数据集：

首先，我们需要将Fashion MNIST数据集划分为训练集和测试集。以下是一个简单的示例代码，用于将数据分为训练集和测试集：

# 将数据转换为Tensor格式并进行归一化处理（将像素值缩放到0-1之间）
transform = transforms.ToTensor()
train_data = TensorDataset(torch.tensor(train_data.data), train_data.targets) # targets表示图像对应的类别标签（0-9）
test_data = TensorDataset(torch.tensor(test_data.data), test_data.targets) # targets表示图像对应的类别标签（0-9）
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) # 创建训练数据加载器，设置批量大小为32并【启用】随机打乱功能
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False) # 创建测试数据加载器，设置批量大小为32并【禁用】随机打乱功能

3. 定义模型结构：
现在，我们可以定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，用于图像分类任务。以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch构建一个包含两个卷积层、一个全连接层的CNN模型：


```python
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7) # 将卷积后的特征图展平，以便输入全连接层
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1) # 使用log_softmax激活函数进行分类概率计算

4. 训练模型：

接下来，我们将使用训练数据集对模型进行训练。以下是一个示例代码，展示了如何定义损失函数和优化器，以及如何训练模型：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 检查是否有可用的GPU，并定义设备（CPU或GPU）
model = SimpleCNN().to(device) # 将模型移动到设备上（CPU或GPU）
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义损失函数为交叉熵损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 定义优化器为随机梯度下降（SGD）优化器，设置学习率为0.001，动量为0.9

# 训练模型
num_epochs = 10 # 设置训练轮数为10轮
for epoch in range(num_epochs):
    model.train() # 设置模型为训练模式
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader): # 使用训练数据加载器逐批获取数据和标签
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) # 将数据和标签移动到设备上（CPU或GPU）
        optimizer.zero_grad() # 将梯度清零
        outputs = model(inputs) # 前向传播，获取预测输出
        loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失值
        loss.backward() # 反向传播，计算梯度值
        optimizer.step() # 更新权重参数
        running_loss += loss.item() # 累加损失值
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader))) # 输出当前轮次的平均损失值

5. 测试模型：

经过训练后，我们需要使用测试数据集评估模型的性能。以下是一个示例代码，展示了如何使用测试数据加载器评估模型：

model.eval() # 设置模型为评估模式，关闭dropout和batch normalization等在训练模式下的特殊操作
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 不需要计算梯度，以提高评估速度
    for data in test_loader: # 使用测试数据加载器逐批获取数据和标签
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) # 将数据和标签移动到设备上（CPU或GPU）
        outputs = model(images) # 前向传播，获取预测输出
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 获取最大概率对应的类别标签作为预测结果
        total += labels.size(0) # 统计样本总数
        correct += (predicted == labels).sum().item() # 统计正确分类的样本数量

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total)) # 输出模型在测试数据集上的准确率

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🌳小结🌳

Fashion MNIST是一个流行的机器学习数据集，主要用于服饰分类任务。它包含10个类别的7000个28x28像素的灰度图像，挑战性较高，因为涉及更多背景和视角。通过PyTorch，可以轻松下载并使用此数据集。一旦数据集准备好，可以使用CNN等模型进行图像分类。本文详细介绍了Fashion MNIST的背景、目的、使用方法和示例代码，为初学者和研究者提供了实用的指导和资源。

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🌳结尾🌳

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