TensorFlow Keras 图像分类教程

这个教程将带你了解如何使用 TensorFlow Keras 进行图像分类。我们将从基础知识开始，逐步深入到实际应用。

基础知识

在开始之前，你需要了解以下基础知识：

TensorFlow Keras：一个高级神经网络API，提供了构建和训练神经网络所需的工具。
图像分类：将图像分为不同的类别，例如猫、狗、汽车等。

快速开始

以下是一个简单的图像分类示例：

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

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

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

实践案例

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总结

通过本教程，你将了解到如何使用 TensorFlow Keras 进行图像分类。希望这个教程能帮助你入门并深入探索这一领域。