欢迎来到 TensorFlow 的图像处理学习之旅！以下是快速上手的核心步骤：

1. 安装 TensorFlow

pip install tensorflow

📌 注意：确保已安装 TensorFlow 安装指南 中提及的依赖项

2. 基本用法示例

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的图像张量
image = tf.constant([[[255, 0, 0], [0, 255, 0]], [[0, 0, 255], [255, 0, 0]]], dtype=tf.uint8)
print("图像张量示例：", image)

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3. 数据集与预处理

  • 使用 MNIST 等经典数据集
  • 图像标准化：tf.image.per_image_standardization()
  • 数据增强：tf.image.flip_left_right() / tf.image.rotate()

4. 模型训练流程

  1. 构建卷积神经网络
  2. 编译模型：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
  3. 训练模型：model.fit(train_dataset, epochs=5)

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快速_入门

TensorFlow 图像处理快速入门示意图