📚 1. 环境准备

  • 安装 TensorFlow（推荐 2.x 版本）
  • 配置 Python 环境（建议 3.8-3.11）
  • 安装依赖库：pip install tensorflow tensorflow_datasets

🧠 2. 核心概念

📌 2.1 图像分类流程

  1. 数据加载：使用 tf.keras.datasets 或 TensorFlow Datasets 获取数据集
  2. 模型构建：搭建卷积神经网络（CNN）架构
  3. 训练模型：通过 Model.fit() 进行训练
  4. 评估与预测：使用 Model.evaluate() 和 Model.predict() 验证效果

📌 2.2 常用工具

  • 🖼️ 图像预处理：tf.image 模块提供缩放、归一化等功能
  • 📈 模型可视化：使用 tf.keras.utils.plot_model 生成网络结构图
  • 📌 模型保存/加载：model.save() 与 tf.keras.models.load_model()

🛠️ 3. 实战示例

📌 3.1 使用预训练模型

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions

model = VGG16(weights='imagenet')
img_path = 'test_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
print('预测结果:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

📌 3.2 自定义模型训练

  1. 构建模型：
    卷积神经网络
  2. 编译模型： 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
  3. 训练模型：
    训练过程

📈 4. 效果评估

📌 5. 常见问题

  • Q: 如何提升分类准确率？
    A: 尝试数据增强、调整网络结构或使用预训练模型
  • Q: 如何处理类别不平衡？
    A: 使用 class_weight 参数或重采样技术

📌 6. 进阶学习

  • 探索 迁移学习 技巧
  • 学习使用 TensorBoard 监控训练过程
  • 尝试更复杂的模型：如 ResNet、EfficientNet 等

📌 提示：图像分类是计算机视觉的基础任务，建议结合 目标检测 学习更深入的模型应用。