TensorFlow 图像分类学习指南

本文将为您介绍如何使用 TensorFlow 进行图像分类。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务。

基础概念

在开始之前，让我们先了解一些基础概念：

图像分类：将图像分为不同的类别。
深度学习：一种使用神经网络进行学习的机器学习技术。

快速入门

以下是一个简单的 TensorFlow 图像分类示例：

import tensorflow as tf

# 加载和预处理数据
# ...

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

资源链接

图片示例

猫咪

狗狗

希望这篇文章能帮助您入门 TensorFlow 图像分类。如果您有任何问题，欢迎在 ABC 计算论坛上提问。