使用Python的read_data_sets()函数加载OxfordFlowers17数据集

OxfordFlowers17 是一个常用的花卉分类数据集，包含了17种不同的花卉类别。这个数据集可以用于机器学习中的图像分类任务。tensorflow库中提供了一个方便的函数 read_data_sets() 来加载这个数据集。

首先，我们需要安装 tensorflow 库，可以使用以下命令来安装：

pip install tensorflow

安装好 tensorflow 后，我们可以导入 tensorflow 库并使用 read_data_sets() 函数来加载数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import base

# 使用 read_data_sets 函数加载数据集
flowers_data = base.load_oxford_flowers()

这样，我们就成功加载了 OxfordFlowers17 数据集。接下来，我们可以使用这个数据集进行图像分类任务。

数据集 flowers_data 是一个对象，它包含了 training、validation 和 testing 三个数据集。我们可以通过以下方式获得这些数据集及其标签：

# 获取训练数据集和标签
train_data = flowers_data.train.images
train_labels = flowers_data.train.labels

# 获取验证数据集和标签
validation_data = flowers_data.validation.images
validation_labels = flowers_data.validation.labels

# 获取测试数据集和标签
test_data = flowers_data.test.images
test_labels = flowers_data.test.labels

上面的代码中，train_data、validation_data、test_data 分别表示训练数据集、验证数据集和测试数据集；train_labels、validation_labels、test_labels 分别表示对应的标签。

现在我们可以使用这些数据进行图像分类任务了。下面是一个简单的例子，使用一个简单的全连接神经网络模型对这个数据集进行训练和预测：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import base

# 使用 read_data_sets 函数加载数据集
flowers_data = base.load_oxford_flowers()

# 获取训练数据集和标签
train_data = flowers_data.train.images
train_labels = flowers_data.train.labels

# 获取验证数据集和标签
validation_data = flowers_data.validation.images
validation_labels = flowers_data.validation.labels

# 获取测试数据集和标签
test_data = flowers_data.test.images
test_labels = flowers_data.test.labels

# 构建一个简单的全连接神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(flowers_data.train.images.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(flowers_data.train.labels.shape[1], activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(
    train_data, 
    train_labels, 
    epochs=10, 
    validation_data=(validation_data, validation_labels))

# 评估模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test loss: ', test_loss)
print('Test accuracy: ', test_accuracy)

上面的代码中，我们使用了一个简单的全连接神经网络模型来进行图像分类。首先，数据集中的图像经过 Flatten 层展开为一维数组，然后经过一个具有 128 个神经元的全连接层，最后经过一个具有和标签数量相等的输出层，并使用 softmax 激活函数来预测类别。我们使用 adam 优化器和 categorical_crossentropy 损失函数进行训练。训练完成后，我们使用测试数据集进行评估，并打印出测试的损失和准确率。

这样，我们就完成了使用 Python 的 read_data_sets() 函数加载 OxfordFlowers17 数据集以及使用一个简单的全连接神经网络模型对数据集进行图像分类的示例。希望对您有所帮助！