Fashion mnist 10 toifadagi 70 000 ta kul rangdagi kiyim turlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar to'plami. Rasmlar kichik oʻlchamdagi (28x28 piksel) kiyimlarni koʻrsatadi



Download 496,03 Kb.
Pdf ko'rish
bet1/3
Sana15.06.2022
Hajmi496,03 Kb.
#673743
  1   2   3
Bog'liq
Nuraddinov Odilbek



Fashion MNIST - 10 toifadagi 70 000 ta kul rangdagi kiyim turlarini o'z ichiga olgan 
ma'lumotlar to'plami. Rasmlar kichik oʻlchamdagi (28x28 piksel) kiyimlarni koʻrsatadi:
Bu to'plamda o'rgatish uchun 60000 ta , tekshirish uchun 10000 ta rasm jo'natiladi.
Dastlab kerakli kutubxonalarni import qilamiz.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
TensorFlow - bu mashinani o'rgatish uchun ochiq kodli platforma. U asosan 'Keras' 
kutubxonasi bilan birga ishlatiladi. Natijada neyron to'rini qurish va o'rgatish sezilarli 
darajada osonlashadi. TensorFlow- kutubxonasi chuqur neyron to'rlarini qurishda ham 
qo'llaniladi. Xozirda mazkur kutibxonada obrazlarni tanish, qo'lyozmalar, ovozlarni kabi 
soxalarda keng qo'llanilib kelmoqda.
Keras - neyron to'rlari va mashinani o'rgatish loyihalarini yaratish uchun mo'ljallangan ochiq 
ko'dli Python turdagi kutubxona. U bir nechta kutibxonar bilan jumladan TensorFlow 
kutibxonasi bilan ishlash imkoniyatini yaratadi. Kerasda neyron to'rlarini yaratishda kerak 
bo'ladigan modullar mavjud. Mazkur modullar ishga tushiradigan funksiyalardan foydalanish 
orqali neyron to'rini yaratish osonlashadi.
fashion_mnist
=
tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels),(test_images, 
test_labels)
=
fashion_mnist.load_data()


Keyingi qadamda o'zgaruvchi (
fashion_mnist
)ga TensorFlow dan keras orqali malumotlar 
bazasidan fashion_mnist kutubxonasini o'zlashtiramiz. Mazkur kutubxonadan rasmlarni 
o'rgatish (
train_images
) , o'rgatish javoblari (
train_labels

Download 496,03 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
  1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©www.hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish