Fashion MNIST 数据集，作为 MNIST 的替代方案
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 灰度图像的 10 个时尚类别的数据集，以及一个包含 10,000 张图像的测试集。此数据集可用作 MNIST 的替代方案。
类别如下：
| 标签 | 描述 |
|---|---|
| 0 | T恤/上衣 |
| 1 | 裤子 |
| 2 | 套衫 |
| 3 | 连衣裙 |
| 4 | 外套 |
| 5 | 凉鞋 |
| 6 | 衬衫 |
| 7 | 运动鞋 |
| 8 | 包 |
| 9 | 踝靴 |
返回值
NumPy 数组的元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train：形状为 (60000, 28, 28) 的 uint8 类型的 NumPy 数组，包含训练数据。
y_train：形状为 (60000,) 的 uint8 类型的 NumPy 数组，包含训练数据的标签（0-9 范围内的整数）。
x_test：形状为 (10000, 28, 28) 的 uint8 类型的 NumPy 数组，包含测试数据。
y_test：形状为 (10000,) 的 uint8 类型的 NumPy 数组，包含测试数据的标签（0-9 范围内的整数）。
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,)
许可证
Fashion-MNIST 的版权归 Zalando SE 所有。Fashion-MNIST 采用 MIT 许可证 许可。