Xác minh dự đoán Fashion MNIST với TensorFlow

TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở. Cài đặt: pip install tensorflow.

Fashion MNIST: >70.000 ảnh grayscale trang phục 10 loại, 28x28 pixel.

Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).

Ví dụ

i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.show()

i = 12
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.show()

num_rows = 5
num_cols = 3
print("Vẽ ảnh test, nhãn dự đoán và nhãn thật")
print("Dự đoán đúng: xanh lá, sai: đỏ")
num_images = num_rows * num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
    plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
    plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
    plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
    plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()

Nguồn mã: TensorFlow Classification Tutorial

Đầu ra

Giải thích

• Sau khi train, dùng mô hình dự đoán ảnh khác.
• Dự đoán trên 1 ảnh, hiển thị mảng xác suất.
• Nhãn đúng: màu xanh lá, nhãn sai: màu đỏ.
• Số phần trăm thể hiện độ tin cậy của nhãn dự đoán.
• Cho biết độ chính xác mô hình gán nhãn cho ảnh.