load_data 函数keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
加载 Fashion-MNIST 数据集。
这是一个包含 60,000 张 28x28 灰度时尚物品图像（共 10 个类别）的数据集，以及一个包含 10,000 张图像的测试集。这个数据集可以作为 MNIST 的直接替代品使用。
类别如下
| 标签 | 描述 |
|---|---|
| 0 | T恤/上衣 |
| 1 | 裤子 |
| 2 | 套头衫 |
| 3 | 裙子 |
| 4 | 外套 |
| 5 | 凉鞋 |
| 6 | 衬衫 |
| 7 | 运动鞋 |
| 8 | 包 |
| 9 | 短靴 |
返回值
NumPy 数组元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train：uint8 NumPy 数组，包含形状为 (60000, 28, 28) 的灰度图像数据，即训练数据。
y_train：uint8 NumPy 数组，包含形状为 (60000,) 的标签（整数，范围 0-9），即训练数据的标签。
x_test：uint8 NumPy 数组，包含形状为 (10000, 28, 28) 的灰度图像数据，即测试数据。
y_test：uint8 NumPy 数组，包含形状为 (10000,) 的标签（整数，范围 0-9），即测试数据的标签。
示例
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
assert x_train.shape == (60000, 28, 28)
assert x_test.shape == (10000, 28, 28)
assert y_train.shape == (60000,)
assert y_test.shape == (10000,)
许可
Fashion-MNIST 的版权由 Zalando SE 所有。Fashion-MNIST 根据 MIT 许可获得授权。