🔧 1. 环境准备

在开始前，请确保已安装Python环境和TensorFlow库：

pip install tensorflow
TensorFlow_Installation

🧠 2. 核心概念

图像分类是AI领域基础任务之一，通过神经网络将输入图像映射到预定义类别。常用技术包括：

  • 卷积神经网络（CNN）
  • 数据增强
  • 模型评估指标（如准确率、损失函数）
CNN_Architecture

📚 3. 实战步骤

步骤一：加载数据集

以MNIST手写数字数据集为例：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
MNIST_Dataset

步骤二：构建模型

使用Sequential API搭建简单CNN：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
Training_Process

步骤三：模型训练

编译并训练模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
Evaluation_Metrics

📦 4. 模型部署

训练完成后，可通过以下方式部署模型：

  1. 保存模型：model.save('mnist_model.h5')
  2. 加载模型：model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')
  3. 使用TensorFlow Serving进行生产部署
Model_Deployment

🌐 5. 扩展学习

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