TensorFlow Keras CNN 分类教程

本文将介绍如何使用 TensorFlow 和 Keras 框架来构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。CNN 在图像识别任务中表现出色，是深度学习领域的一个重要分支。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下依赖：

• TensorFlow
• Keras
• NumPy
• Matplotlib

您可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow keras numpy matplotlib

2. 数据集

为了进行分类，我们需要一个数据集。这里我们可以使用著名的 CIFAR-10 数据集，它包含了 10 个类别的 60,000 张 32x32 的彩色图像。

from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

3. 构建模型

接下来，我们构建一个简单的 CNN 模型：

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

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

4. 编译和训练模型

现在，我们编译并训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

5. 评估模型

最后，我们可以评估模型的性能：

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

6. 扩展阅读

如果您想深入了解 CNN，可以参考以下资源：

• TensorFlow 官方文档 - Keras
• Keras 官方文档 - CNN
• CIFAR-10 数据集

CNN 图解

希望这篇教程能帮助您入门 CNN。如果您有任何问题，欢迎在 GitHub 上提问。