在这个教程中，我们将学习如何使用 Keras 框架进行图像分类。图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到将图像数据分为不同的类别。

基础概念

在开始之前，让我们先了解一些基础概念：

  • 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别的神经网络架构。
  • Keras：一个高级神经网络API，能够以Python为接口。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

  • Python 3.x
  • TensorFlow 或 Keras

你可以通过以下链接了解如何安装 Keras：

安装 Keras

示例代码

以下是一个简单的图像分类示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

扩展阅读

如果你想要更深入地了解图像分类，以下是一些推荐资源：

希望这个教程能帮助你入门 Keras 图像分类。😊

Image Classification