图猜是一个基于深度学习的图像识别系统,以下是一个简单的Python实现:
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 准备数据集 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 'validation', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') 构建模型 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(512, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) 编译模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e4), metrics=['accuracy']) 训练模型 history = model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) 保存模型 model.save('image_recognition_model.h5')
这个代码实现了一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,用于图像分类任务,我们使用ImageDataGenerator
来加载和预处理训练和验证数据集,我们构建一个包含三个卷积层和两个最大池化层的模型,我们将模型编译并使用训练数据进行训练,训练完成后,我们将模型保存到文件中。
小伙伴们,上文介绍了“图猜 源码”的内容,你了解清楚吗?希望对你有所帮助,任何问题可以给我留言,让我们下期再见吧。