本教程将向您介绍如何使用 Convolutional Neural Networks (CNN) 进行图像识别。我们将使用 Jupyter Notebook 进行演示，并利用 model_hub 提供的预训练模型。

基础概念

什么是 CNN？

CNN 是一种特殊的神经网络，专门用于处理图像数据。它通过卷积层提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。

为什么使用 CNN？

CNN 在图像识别任务中表现出色，因为它能够自动从图像中提取重要的特征。

实践步骤

  1. 安装必要的库
pip install numpy matplotlib tensorflow
  1. 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
  1. 加载预训练模型
model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=True)
  1. 加载图像
image = plt.imread('/path/to/your/image.jpg')
  1. 预处理图像
processed_image = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(image)
  1. 预测图像类别
predictions = model.predict(processed_image)
  1. 显示结果
print('Predicted class:', predictions.argmax())

扩展阅读

更多关于 CNN 和图像识别的信息，请参阅 model_hub 的教程页面.

相关资源

Convolutional Neural Network