<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2018 The TensorFlow Authors.
Step1:  基本分类：对服装图像进行分类
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https
Step2:  导入 Fashion MNIST 数据集
本指南使用 Fashion MNIST 数据集，该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28 像素）展示了单件衣物，如下所示：
<table>
  <tr><td>     <img alt="Fashion MNIST sprite" src="https
Step3:  加载数据集会返回四个 NumPy 数组：
train_images 和 train_labels 数组是训练集，即模型用于学习的数据。
测试集、test_images 和 test_labels 数组会被用来对模型进行测试。
图像是 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。这些标签对应于图像所代表的服装类：
<table>
  <tr>
    <th>标签</th>
    <th>类</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>0</td>
    <td>T恤/上衣</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>1</td>
    <td>裤子</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>2</td>
    <td>套头衫</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>3</td>
    <td>连衣裙</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>4</td>
    <td>外套</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>5</td>
    <td>凉鞋</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>6</td>
    <td>衬衫</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>7</td>
    <td>运动鞋</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>8</td>
    <td>包</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>9</td>
    <td>短靴</td>
  </tr>
</table>
每个图像都会被映射到一个标签。由于数据集不包括类名称，请将它们存储在下方，供稍后绘制图像时使用：
Step4:  浏览数据
在训练模型之前，我们先浏览一下数据集的格式。以下代码显示训练集中有 60,000 个图像，每个图像由 28 x 28 的像素表示：
Step5:  同样，训练集中有 60,000 个标签：
Step6:  每个标签都是一个 0 到 9 之间的整数：
Step7:  测试集中有 10,000 个图像。同样，每个图像都由 28x28 个像素表示：
Step8:  测试集包含 10,000 个图像标签：
Step9:  预处理数据
在训练网络之前，必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像，您会看到像素值处于 0 到 255 之间：
Step10:  将这些值缩小至 0 到 1 之间，然后将其馈送到神经网络模型。为此，请将这些值除以 255。请务必以相同的方式对训练集和测试集进行预处理：
Step11:  为了验证数据的格式是否正确，以及您是否已准备好构建和训练网络，让我们显示训练集中的前 25 个图像，并在每个图像下方显示类名称。
Step12:  构建模型
构建神经网络需要先配置模型的层，然后再编译模型。
设置层
神经网络的基本组成部分是层。层会从向其馈送的数据中提取表示形式。希望这些表示形式有助于解决手头上的问题。
大多数深度学习都包括将简单的层链接在一起。大多数层（如 tf.keras.layers.Dense）都具有在训练期间才会学习的参数。
Step13:  该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数，它只会重新格式化数据。
展平像素后，网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列。它们是密集连接或全连接神经层。第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）。第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。
编译模型
在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：
损失函数 - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。
Step14:  训练模型
训练神经网络模型需要执行以下步骤：
将训练数据馈送给模型。在本例中，训练数据位于 train_images 和 train_labels 数组中。
模型学习将图像和标签关联起来。
要求模型对测试集（在本例中为 test_images 数组）进行预测。
验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。
向模型馈送数据
要开始训练，请调用 model.fit 方法，这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”：
Step15:  在模型训练期间，会显示损失和准确率指标。此模型在训练数据上的准确率达到了 0.91（或 91%）左右。
评估准确率
接下来，比较模型在测试数据集上的表现：
Step16:  结果表明，模型在测试数据集上的准确率略低于训练数据集。训练准确率和测试准确率之间的差距代表过拟合。过拟合是指机器学习模型在新的、以前未曾见过的输入上的表现不如在训练数据上的表现。过拟合的模型会“记住”训练数据集中的噪声和细节，从而对模型在新数据上的表现产生负面影响。有关更多信息，请参阅以下内容：
演示过拟合
避免过拟合的策略
进行预测
在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。模型具有线性输出，即 logits。您可以附加一个 softmax 层，将 logits 转换成更容易理解的概率。
Step17:  在上例中，模型预测了测试集中每个图像的标签。我们来看看第一个预测结果：
Step18:  预测结果是一个包含 10 个数字的数组。它们代表模型对 10 种不同服装中每种服装的“置信度”。您可以看到哪个标签的置信度值最大：
Step19:  因此，该模型非常确信这个图像是短靴，或 class_names[9]。通过检查测试标签发现这个分类是正确的：
Step20:  您可以将其绘制成图表，看看模型对于全部 10 个类的预测。
Step21:  验证预测结果
在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。
我们来看看第 0 个图像、预测结果和预测数组。正确的预测标签为蓝色，错误的预测标签为红色。数字表示预测标签的百分比（总计为 100）。
Step22:  让我们用模型的预测绘制几张图像。请注意，即使置信度很高，模型也可能出错。
Step23:  使用训练好的模型
最后，使用训练好的模型对单个图像进行预测。
Step24:  tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测。因此，即便您只使用一个图像，您也需要将其添加到列表中：
Step25:  现在预测这个图像的正确标签：
Step26:  keras.Model.predict 会返回一组列表，每个列表对应一批数据中的每个图像。在批次中获取对我们（唯一）图像的预测：
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#@title MIT License
#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.
Explanation: Copyright 2018 The TensorFlow Authors.
End of explanation
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
Explanation: 基本分类：对服装图像进行分类
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/classification" class=""><img src="https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png" class="">在 TensorFlow.org 上查看</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/keras/classification.ipynb" class=""><img src="https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png" class="">在 Google Colab 中运行</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/tutorials/keras/classification.ipynb" class=""><img src="https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png" class="">在 GitHub 上查看源代码</a></td>
  <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/tutorials/keras/classification.ipynb" class=""><img src="https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png" class="">下载笔记本</a></td>
</table>
本指南将训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。即使您不理解所有细节也没关系；这只是对完整 TensorFlow 程序的快速概述，详细内容会在您实际操作的同时进行介绍。
本指南使用了 tf.keras，它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。
End of explanation
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
Explanation: 导入 Fashion MNIST 数据集
本指南使用 Fashion MNIST 数据集，该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28 像素）展示了单件衣物，如下所示：
<table>
  <tr><td>     <img alt="Fashion MNIST sprite" src="https://tensorflow.google.cn/images/fashion-mnist-sprite.png" class=""> </td></tr>
  <tr><td align="center">     <b>图 1.</b>  <a href="https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist">Fashion-MNIST 样本</a>（由 Zalando 提供，MIT 许可）。<br>
</td></tr>
</table>
Fashion MNIST 旨在临时替代经典 MNIST 数据集，后者常被用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”。MNIST 数据集包含手写数字（0、1、2 等）的图像，其格式与您将使用的衣物图像的格式相同。
本指南使用 Fashion MNIST 来实现多样化，因为它比常规 MNIST 更具挑战性。这两个数据集都相对较小，都用于验证某个算法是否按预期工作。对于代码的测试和调试，它们都是很好的起点。
在本指南中，我们使用 60,000 个图像来训练网络，使用 10,000 个图像来评估网络学习对图像分类的准确率。您可以直接从 TensorFlow 访问 Fashion MNIST。请运行以下代码，直接从 TensorFlow 中导入和加载 Fashion MNIST 数据：
End of explanation
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
Explanation: 加载数据集会返回四个 NumPy 数组：
train_images 和 train_labels 数组是训练集，即模型用于学习的数据。
测试集、test_images 和 test_labels 数组会被用来对模型进行测试。
图像是 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。这些标签对应于图像所代表的服装类：
<table>
  <tr>
    <th>标签</th>
    <th>类</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>0</td>
    <td>T恤/上衣</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>1</td>
    <td>裤子</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>2</td>
    <td>套头衫</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>3</td>
    <td>连衣裙</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>4</td>
    <td>外套</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>5</td>
    <td>凉鞋</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>6</td>
    <td>衬衫</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>7</td>
    <td>运动鞋</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>8</td>
    <td>包</td>
  </tr>
    <tr>
    <td>9</td>
    <td>短靴</td>
  </tr>
</table>
每个图像都会被映射到一个标签。由于数据集不包括类名称，请将它们存储在下方，供稍后绘制图像时使用：
End of explanation
train_images.shape
Explanation: 浏览数据
在训练模型之前，我们先浏览一下数据集的格式。以下代码显示训练集中有 60,000 个图像，每个图像由 28 x 28 的像素表示：
End of explanation
len(train_labels)
Explanation: 同样，训练集中有 60,000 个标签：
End of explanation
train_labels
Explanation: 每个标签都是一个 0 到 9 之间的整数：
End of explanation
test_images.shape
Explanation: 测试集中有 10,000 个图像。同样，每个图像都由 28x28 个像素表示：
End of explanation
len(test_labels)
Explanation: 测试集包含 10,000 个图像标签：
End of explanation
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()
Explanation: 预处理数据
在训练网络之前，必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像，您会看到像素值处于 0 到 255 之间：
End of explanation
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
Explanation: 将这些值缩小至 0 到 1 之间，然后将其馈送到神经网络模型。为此，请将这些值除以 255。请务必以相同的方式对训练集和测试集进行预处理：
End of explanation
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()
Explanation: 为了验证数据的格式是否正确，以及您是否已准备好构建和训练网络，让我们显示训练集中的前 25 个图像，并在每个图像下方显示类名称。
End of explanation
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])
Explanation: 构建模型
构建神经网络需要先配置模型的层，然后再编译模型。
设置层
神经网络的基本组成部分是层。层会从向其馈送的数据中提取表示形式。希望这些表示形式有助于解决手头上的问题。
大多数深度学习都包括将简单的层链接在一起。大多数层（如 tf.keras.layers.Dense）都具有在训练期间才会学习的参数。
End of explanation
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
Explanation: 该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数，它只会重新格式化数据。
展平像素后，网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列。它们是密集连接或全连接神经层。第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）。第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。
编译模型
在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：
损失函数 - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。
End of explanation
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
Explanation: 训练模型
训练神经网络模型需要执行以下步骤：
将训练数据馈送给模型。在本例中，训练数据位于 train_images 和 train_labels 数组中。
模型学习将图像和标签关联起来。
要求模型对测试集（在本例中为 test_images 数组）进行预测。
验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。
向模型馈送数据
要开始训练，请调用 model.fit 方法，这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”：
End of explanation
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
Explanation: 在模型训练期间，会显示损失和准确率指标。此模型在训练数据上的准确率达到了 0.91（或 91%）左右。
评估准确率
接下来，比较模型在测试数据集上的表现：
End of explanation
probability_model = tf.keras.Sequential([model, 
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
Explanation: 结果表明，模型在测试数据集上的准确率略低于训练数据集。训练准确率和测试准确率之间的差距代表过拟合。过拟合是指机器学习模型在新的、以前未曾见过的输入上的表现不如在训练数据上的表现。过拟合的模型会“记住”训练数据集中的噪声和细节，从而对模型在新数据上的表现产生负面影响。有关更多信息，请参阅以下内容：
演示过拟合
避免过拟合的策略
进行预测
在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。模型具有线性输出，即 logits。您可以附加一个 softmax 层，将 logits 转换成更容易理解的概率。
End of explanation
predictions[0]
Explanation: 在上例中，模型预测了测试集中每个图像的标签。我们来看看第一个预测结果：
End of explanation
np.argmax(predictions[0])
Explanation: 预测结果是一个包含 10 个数字的数组。它们代表模型对 10 种不同服装中每种服装的“置信度”。您可以看到哪个标签的置信度值最大：
End of explanation
test_labels[0]
Explanation: 因此，该模型非常确信这个图像是短靴，或 class_names[9]。通过检查测试标签发现这个分类是正确的：
End of explanation
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
  predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])
  plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)
  predicted_label = np.argmax(predictions_array)
  if predicted_label == true_label:
    color = 'blue'
  else:
    color = 'red'
  plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                100*np.max(predictions_array),
                                class_names[true_label]),
                                color=color)
def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
  predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks(range(10))
  plt.yticks([])
  thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
  plt.ylim([0, 1])
  predicted_label = np.argmax(predictions_array)
  thisplot[predicted_label].set_color('red')
  thisplot[true_label].set_color('blue')
Explanation: 您可以将其绘制成图表，看看模型对于全部 10 个类的预测。
End of explanation
i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()
i = 12
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()
Explanation: 验证预测结果
在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。
我们来看看第 0 个图像、预测结果和预测数组。正确的预测标签为蓝色，错误的预测标签为红色。数字表示预测标签的百分比（总计为 100）。
End of explanation
# Plot the first X test images, their predicted labels, and the true labels.
# Color correct predictions in blue and incorrect predictions in red.
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()
Explanation: 让我们用模型的预测绘制几张图像。请注意，即使置信度很高，模型也可能出错。
End of explanation
# Grab an image from the test dataset.
img = test_images[1]
print(img.shape)
Explanation: 使用训练好的模型
最后，使用训练好的模型对单个图像进行预测。
End of explanation
# Add the image to a batch where it's the only member.
img = (np.expand_dims(img,0))
print(img.shape)
Explanation: tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测。因此，即便您只使用一个图像，您也需要将其添加到列表中：
End of explanation
predictions_single = probability_model.predict(img)
print(predictions_single)
plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels)
_ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)
Explanation: 现在预测这个图像的正确标签：
End of explanation
np.argmax(predictions_single[0])
Explanation: keras.Model.predict 会返回一组列表，每个列表对应一批数据中的每个图像。在批次中获取对我们（唯一）图像的预测：
End of explanation
<END_TASK>