TensorFlow 图像教程

这个教程将引导你通过 TensorFlow 进行图像处理。无论是简单的图像分类还是复杂的图像生成，TensorFlow 都能提供强大的支持。

简介

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发。它支持广泛的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）等，非常适合图像处理任务。

快速开始

环境准备：确保你的环境中安装了 TensorFlow 和相关依赖。
数据集准备：选择一个适合的图像数据集，例如 CIFAR-10 或 MNIST。
模型构建：定义你的神经网络结构。
训练模型：使用数据集训练你的模型。
评估模型：使用测试数据集评估模型性能。

实例

以下是一个简单的图像分类模型的例子：

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

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 假设 `train_images`, `train_labels`, `test_images`, `test_labels` 已经准备好了
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
model.evaluate(test_images, test_labels)

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