TensorFlow图像分类教程

🧠 什么是图像分类？

图像分类是计算机视觉的基础任务，目标是识别图片中的主要物体或场景。TensorFlow作为流行的深度学习框架，提供了强大的工具来实现这一目标。

📚 教学大纲

1. 环境准备

   • 安装TensorFlow：pip install tensorflow
   • 配置GPU加速（可选）
   • 📌 点击了解TensorFlow基础入门

2. 数据加载与预处理

   • 使用tf.keras.datasets加载经典数据集（如MNIST/CIFAR-10）
   • 图像标准化：image/255
   • 数据增强：ImageDataGenerator

3. 模型构建

   • 构建CNN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')
     ])
     

   • 📌 查看模型结构示意图

4. 模型训练

   • 编译模型：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   • 训练过程：model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
   • 可视化训练曲线：使用matplotlib绘制损失与准确率变化

5. 模型评估与部署

   • 评估模型：model.evaluate(test_images, test_labels)
   • 保存模型：model.save('image_classifier_model.h5')
   • 部署到生产环境：使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite

📌 扩展学习

• TensorFlow官方图像分类文档
• 使用预训练模型进行迁移学习

📷 图像分类示例