本文将为您介绍如何使用 Keras 进行图像分类。Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。

1. 准备数据

在进行图像分类之前，我们需要准备一些数据。以下是一个简单的例子：

  • 数据准备

你可以从 Keras 数据集 中获取数据。

2. 构建模型

接下来，我们需要构建一个图像分类模型。以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
  • 模型构建

更多关于模型构建的信息，请参考 Keras 模型构建教程。

3. 训练模型

现在，我们可以开始训练模型了：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
  • 模型训练

4. 评估模型

训练完成后，我们需要评估模型的性能：

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))
  • 模型评估

更多关于模型评估的信息，请参考 Keras 模型评估教程。

5. 预测

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

predictions = model.predict(x_test)
  • 模型预测

更多关于模型预测的信息，请参考 Keras 模型预测教程。

希望这个教程能帮助你入门 Keras 图像分类。如果你有任何问题，欢迎在 Keras 社区 中提问。