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Dieser Artikel erklärt, wie man mit TensorFlow ein Modell zur Bildklassifizierung erstellt und ausführt. Die Bildklassifizierung umfasst die Extraktion von Merkmalen und den Aufbau eines Klassifikators, oft unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs). Die Datenvorverarbeitung ist entscheidend, einschließlich der Größenänderung von Bildern und der Normalisierung von Pixelwerten unter Verwendung von TensorFlows ImageDataGenerator. Ein CNN-Modell wird in TensorFlow/Keras aufgebaut, bestehend aus Convolutional-Layern, Max-Pooling-Layern, einem Flattening-Layer und Dense-Layern. Das Modell verwendet den 'Adam'-Optimierer und die 'binary_crossentropy'-Verlustfunktion. Das Modell wird mit den vorverarbeiteten Daten trainiert. Der Trainingsprozess wird mithilfe von Metriken wie der Genauigkeit überwacht. Schließlich kann das trainierte Modell verwendet werden, um Bilder zu klassifizieren. TensorFlow vereinfacht den Prozess der Erstellung und des Trainings von Bildklassifizierungsmodellen. Der Artikel liefert ein praktisches Beispiel für die Bildklassifizierung unter Verwendung von TensorFlow.