TensorFlow CV Documentation

TensorFlow Computer Vision (CV) 是 TensorFlow 生态系统的一部分，它提供了许多用于计算机视觉任务的工具和库。以下是一些 TensorFlow CV 相关的文档和资源。

安装 TensorFlow CV

首先，确保你已经安装了 TensorFlow。你可以使用以下命令来安装：

pip install tensorflow-cv

快速开始

要使用 TensorFlow CV 进行图像分类，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image

2. 加载图像：

img = image.load_img('path_to_your_image', target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, axis=0)  # Create a batch

3. 使用预训练的模型进行预测：

predictions = MobileNetV2().predict(img_array)

4. 解析预测结果：

print('Predicted:', decode_predictions(predictions, top=3)[0])

资源

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow 计算机视觉教程

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