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

Keyingi qadamda neyron tarmoqni qurish uchun model qatlamlarini yaratish, keyin esa 
modelni kompilyatsiya qilish talab etiladi.
b
=
np.random.randint(
1
,
10000
)
probability_model
=
tf.keras.Sequential([model,tf.keras.layers.Softmax()
])
predictions
=
probability_model.predict(test_images)
plt.imshow(test_images[b])
plt.xlabel(clothe_names[np.argmax(predictions[b])])
Text(0.5, 0, 'Bolalar Koylagi')

---

Neyron to'rini to'g'ri va aniq ishlayotganini tekshirib ko'rish uchun Random funksiyasi 
yordamida ixtoyori 1 ta rasmni chiqarib ko'ramiz.
plt.figure(figsize
=
(
15
,
10
))
for
i 
in
range(
50
):
plt.subplot(
5
,
10
,i
+
1
)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(
False
)
plt.imshow(test_images[i],cmap
=
plt.cm.binary)
plt.xlabel(clothe_names[test_labels[i]])
plt.show()

---

Keyingi qadamda o'rgatish to'plami (
traning_set
)dagi 50 ta rasmni va rasmlarga mos 
toifalarni ko'rsatishni amalga oshiramiz.
Новый раздел

---

Document Outline

• 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:
• 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.
• 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) va rasmlarni tekshirish (test_images) , tekshirish javoblari (test_labels) yuklanadi (load_data) .
• Tarmoq qurildi . Malumotlar to'g'ri kiritilganini va o'rgatishga tayyor ekanligini tekshirib ko'ramiz. Buning uchun o'rgatishi to'plami (traning_set)dan 1 ta rasmni chiqaramiz va rasm ostidagi toifaga mosligini tekshiramiz. Rasmni chiqarish Random funksiyasi orqali amalga oshiriladi.
• Keyingi qadamda o'rgatish to'plami (traning_set)dagi 50 ta rasmni va rasmlarga mos toifalarni ko'rsatishni amalga oshiramiz.
• Keyingi qadamda neyron tarmoqni qurish uchun model qatlamlarini yaratish, keyin esa modelni kompilyatsiya qilish talab etiladi.
• Neyron to'rini to'g'ri va aniq ishlayotganini tekshirib ko'rish uchun Random funksiyasi yordamida ixtoyori 1 ta rasmni chiqarib ko'ramiz.
• Keyingi qadamda o'rgatish to'plami (traning_set)dagi 50 ta rasmni va rasmlarga mos toifalarni ko'rsatishni amalga oshiramiz.
• Новый раздел