📚 简介
图像分类是计算机视觉的核心任务之一，TensorFlow 提供了丰富的工具和模型来简化这一过程。本教程将带你从基础到进阶，掌握如何使用 TensorFlow 实现图像分类。
📝 核心内容
- 入门指南：使用预训练模型进行图像分类
例如：使用 MobileNetV2 进行图像分类 - 自定义模型：从零构建 CNN 网络
示例代码：CNN 实现 CIFAR-10 分类 - 高级技巧：数据增强与迁移学习
拓展阅读：数据增强实战
📈 实践步骤
- 环境准备
安装 TensorFlow：pip install tensorflow - 加载数据集
使用 Keras 数据库：MNIST 手写数字识别 - 模型训练
示例：使用 ResNet50 进行迁移学习
🖼️ 图片示例
📚 资源推荐
通过本教程，你将掌握图像分类的核心技术，并能够应用到实际项目中。🌟