如何在Python中使用TensorFlow验证Fashion MNIST的预测结果？

TensorFlow是Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包：

pip install tensorflow

“Fashion MNIST”数据集包含各种服装的图像。它包含超过7万张属于10个不同类别的服装的灰度图像。这些图像是低分辨率的（28 x 28像素）。

我们使用Google Colaboratory来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory帮助在浏览器上运行Python代码，无需任何配置，并可免费访问GPU（图形处理单元）。Colaboratory构建在Jupyter Notebook之上。

以下是验证Python中Fashion MNIST预测结果的代码片段：

示例

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("The test images, predicted labels and the true labels are plotted")
print("The correct predictions are in green and the incorrect predictions are in red")
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()

代码来源 − https://tensorflowcn.cn/tutorials/keras/classification