TensorFlow-Keras 是构建和训练图像分类模型的强大工具,以下是关键步骤与资源:
基础流程
- 数据准备:使用
tf.keras.preprocessing.image
加载并预处理图像数据 - 模型构建:常见架构如 CNN、ResNet、VGG 等(示例:Convolutional_Neural_Network)
- 模型训练:通过
model.fit()
进行迭代优化 - 模型评估:使用
model.evaluate()
测试准确率
- 数据准备:使用
实用资源
- TensorFlow 官方图像分类教程
- 数据增强技巧:图像增强方法
- 模型调优指南:超参数优化
📌 注意:所有示例代码需配合 TensorFlow-Keras 文档 使用,确保环境兼容性。