使用python进行深度学习

使用tf.keras，创建虚拟环境（原python3.7.1变成3.6.5；tf.__version__）,使用numpy和matplotlib.pyplot

数据集Fashion MNIST（keras.datasets.fashion_mnist），其中包含 70000 张灰度图像，涵盖 10 个类别。将使用 60000 张图像训练网络，并使用 10000 张图像评估经过学习的网络分类图像的准确率。

加载数据集会返回 4 个 NumPy 数组，分别为train_images(train_images.shape)，train_labels，test_images和test_labels。图像为28x28的Numpy数组，像素值介于0到255之间。标签是整数数组，介于0到9之间。