用fashion-mnist数据集上训练resnet

在Fashion-MNIST数据集上使用ResNet（残差网络）进行训练是一种常见的深度学习实践，主要用于图像分类任务。Fashion-MNIST是一个手写数字和衣物类别的小型图像数据库，适合于初学者入门和实验。 以下是使用ResNet训练的基本步骤： 1. **导入库和数据**： - 导入必要的库如TensorFlow、Keras（或PyTorch），以及fashion-mnist数据集。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = fashion_mnist.load_data() ``` 2. **预处理数据**： - 归一化像素值到0-1之间，并调整形状。 ```python train_data, test_data = train_data / 255.0, test_data / 255.0 train_data = train_data.reshape(-1, 28, 28, 1) test_data = test_data.reshape(-1, 28, 28, 1) ``` 3. **构建ResNet模型**： 使用Keras构建ResNet结构，例如ResNet18或更深的版本。这通常涉及到定义卷积层、残差块、批量归一化、激活函数等组件。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, ResidualBlock model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), ..., ResidualBlock(), # 根据需要添加多个残差块 Flatten(), Dense(10, activation='softmax') # 输出层，10个节点对应10个类别 ]) ``` 4. **编译模型**： 设置损失函数（如categorical_crossentropy）、优化器（如Adam）和评估指标（如accuracy）。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 5. **训练模型**： 分割数据集为训练集和验证集，然后开始训练过程。 ```python x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.2, random_state=42) history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=64) ``` 6. **评估和预测**： 测试模型性能并应用到新的测试数据上。 ```python _, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels) print(f'Test accuracy: {test_acc}') predictions = model.predict(test_data) ```