TensorFlow 图像分类基础教程

欢迎来到 TensorFlow 社区，这里我们将介绍如何使用 TensorFlow 进行基本的图像分类。以下是一个简单的教程，帮助您开始使用 TensorFlow 进行图像分类。

教程概述

安装 TensorFlow
数据准备
构建模型
训练模型
评估模型

安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您的系统已安装 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官方网站获取安装指南。

pip install tensorflow

数据准备

为了进行图像分类，我们需要准备一些图片数据。以下是一个简单的例子，演示如何加载数据集。

import tensorflow as tf

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

# 归一化图片数据
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

构建模型

接下来，我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

训练模型

现在我们可以开始训练模型了。

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

评估模型

最后，我们可以使用测试数据集来评估模型的性能。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的信息，请访问以下链接：

希望这个教程能帮助您入门 TensorFlow 图像分类。祝您学习愉快！ 🎉