🐱 TensorFlow 实战：猫狗分类入门教程 🐶

项目简介

本教程将带你使用 TensorFlow 构建一个简单的图像分类模型，识别猫和狗的图片。适合初学者了解深度学习在图像识别中的应用。

📌 实现步骤

1. 环境准备
   • 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
   • 导入必要库：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras import layers, models
     

2. 数据集加载
   • 使用 Keras 的内置数据集 或自定义猫狗图片集
   • 示例代码：

     train_dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
         'data/images',
         labels='inferred',
         label_mode='binary',
         batch_size=32,
         image_size=(180, 180)
     )
     

3. 模型构建
   • 创建卷积神经网络（CNN）：

     model = models.Sequential([
         layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(180, 180, 3)),
         layers.MaxPooling2D(2,2),
         layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
         layers.MaxPooling2D(2,2),
         layers.Flatten(),
         layers.Dense(512, activation='relu'),
         layers.Dense(1, activation='sigmoid')
     ])
     

4. 模型训练
   • 编译模型：

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

   • 训练代码：

     model.fit(train_dataset, epochs=15)
     

5. 模型评估与预测
   • 使用测试集评估性能
   • 对新图片进行分类预测

🖼 图片示例

📚 扩展阅读

• TensorFlow 高级教程：探索更复杂的模型架构
• 图像识别入门指南：了解其他框架和工具

通过本项目，你将掌握 TensorFlow 的基本用法和图像分类的核心概念！🚀