Keras图像分类器教程 📊

欢迎学习使用Keras构建图像分类模型！以下是一个基础指南，帮助你快速入门：

安装与环境准备 📦

1. 确保已安装Python 3.8+
2. 安装Keras及依赖库：

   pip install tensorflow keras
   

3. 准备图像数据集（如MNIST、CIFAR-10或自定义数据）

核心步骤指南 🧠

1. 数据加载
   • 使用ImageDataGenerator进行数据增强
   • 示例代码：

     from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
     datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)
     

2. 模型构建
   • 选择经典架构（如ResNet、VGG或自定义CNN）
   • 图片示例：
3. 模型训练
   • 使用model.fit()进行训练
   • 监控训练过程中的损失和准确率变化

扩展阅读 📚

• Keras官方文档
• 深度学习图像分类实战
• TensorFlow图像处理教程

常见问题解答 ❓

• Q: 如何提高模型准确率？
  A: 尝试数据增强、调整网络结构或使用预训练模型
• Q: 支持哪些图像格式？
  A: 主要支持JPEG、PNG和BMP格式

💡 小贴士：训练时注意归一化处理，避免过拟合！