TensorFlow 图像识别教程

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛应用于图像识别领域。以下是一些 TensorFlow 图像识别的教程，帮助您快速入门。

教程列表

• 安装 TensorFlow
• 创建第一个图像识别模型
• 使用预训练模型进行图像识别
• 自定义模型进行图像识别

图像识别示例

以下是一个简单的图像识别示例，使用 TensorFlow 和 Keras 框架：

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

# 创建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D(2, 2),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

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

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

相关资源

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方文档

TensorFlow 图像识别示例