Tiền xử lý dữ liệu Fashion MNIST với TensorFlow

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

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

plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

plt.figure(figsize=(12,12))
for i in range(15):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()

Nguồn mã: TensorFlow Classification Tutorial

Đầu ra

Giải thích

• Trước khi train, tiền xử lý dữ liệu đầu vào.
• Kiểm tra ảnh: giá trị pixel trong [0, 255].
• Chuẩn hóa pixel về [0, 1] bằng chia 255.
• Train set và test set phải tiền xử lý giống nhau.
• Đảm bảo định dạng đúng: hiển thị vài ảnh đầu kèm tên class.