Keras 图像任务教程

Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API，非常适合于构建和训练深度学习模型。本文将介绍如何使用 Keras 处理图像任务。

1. 数据预处理

在进行图像任务之前，我们需要对图像数据进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：

图像缩放：将图像缩放到统一的尺寸，以便于模型处理。
归一化：将像素值缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 范围内。
数据增强：通过旋转、翻转、裁剪等方式增加数据集的多样性。

from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

# 加载图像
img = load_img('path/to/image.jpg')
img_array = img_to_array(img)

# 缩放图像
img_array = img_array.resize((64, 64))

# 归一化图像
img_array = img_array.astype('float32') / 255.0

2. 构建模型

接下来，我们需要构建一个适合图像任务的模型。以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）示例：

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

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

3. 训练模型

在准备好模型和数据后，我们可以开始训练模型：

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

4. 评估模型

训练完成后，我们需要评估模型的性能：

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'测试集准确率：{accuracy*100:.2f}%')

5. 模型应用

最后，我们可以将训练好的模型应用于实际任务中，例如图像分类、目标检测等。

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