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:

  1. 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
  2. 实用资源

ResNet_Model
VGG_Architecture

📌 注意:所有示例代码需配合 TensorFlow-Keras 文档 使用,确保环境兼容性。