Fashion-MNIST 是一个时尚服饰略缩图数据集，包括 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，每张图像为 28x28 灰度图。

Mnist-时尚-赋值-PIAIC Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 Zalando打算将Fashion-MNIST用作直接替代MNIST原始数据集的基准机器学习算法。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。原始MNIST数据集包含许多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用”。 “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能会失败。” Zalando试图替换原始的MNIST数据集内容每个图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。每个像素都

matlab批量替换代码时尚MNIST 目录 Fashion-MNIST是的商品图片数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。 每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 我们打算将Fashion-MNIST用作原始机器的直接替代品，以对机器学习算法进行基准测试。 它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。 这是一个数据外观的示例（每个类占用三行）： 我们为什么做Fashion-MNIST 原稿包含很多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。 实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。 他们说： “如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用。” “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能失败。” 致认真的机器学习研究人员 认真地说，我们正在谈论取代MNIST。 这里有一些很好的理由： MNIST太简单了。 卷积网络在MNIST上可以达到99.7％。 经典的机器学习算法也可以轻松达到97％。 签出，并阅读“。”。 MNIST被过度使用。 在中，

该资源为《动手学习深度学习》图像分类数据集节所需的Fashion-MNIST数据集。Windows用户在启动jupyter notebook之前运行set MXNET_GLUON_REPO=https://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/命令即可从国内镜像下载，如果依然不成功，可直接下载该数据集，解压后将目录下的四个文件拷贝至C:\Users\用户名\AppData\Roaming\mxnet\datasets\fashion-mnist\目录。

An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images. MNIST-like 的数据集，包含70,000张28x28标记的时尚图像。 fashion-mnist_test.csv fashion-mnist_train.csv Fashion MNIST_datasets.txt Fashion MNIST_datasets.zip

下载完成后，将两个文件拷贝到 C:\Users\XXXX(windows账户名)\.keras\datasets目录下 如果没有datasets文件夹请手动创建 在python环境下使用tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 加载数据集即可

Fashion_MNIST数据集。这是其中的训练集。后面还要测试集。

适用于本地化李沐大神d2l或其他教程的Fashion-MNIST数据

训练数据图片train-images-idx3-ubyte 训练数据标签train-labels-idx1-ubyte 测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte 测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte

Fashion-MNIST 数据集，是Kaggle上热门的数据集，放在代码MNIST_data子目录可直接使用在Keras的数据集加载的函数中。