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Dieser Artikel erklärt, wie man ein Bildklassifizierungsmodell mit TensorFlow erstellt und ausführt. Bildklassifizierung umfasst die Merkmalsextraktion und den Aufbau eines Klassifikators, oft unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs). Die Vorverarbeitung der Daten ist entscheidend, einschließlich der Größenanpassung und Normalisierung mit TensorFlows ImageDataGenerator. Ein CNN-Modell wird mit TensorFlow/Keras erstellt und besteht aus konvolutionellen Schichten, Max-Pooling-Schichten, einer Flatten-Schicht und dichten Schichten. Das Modell verwendet den 'adam'-Optimierer und die 'binary_crossentropy'-Verlustfunktion. Das Modell wird mit dem vorbereiteten Datensatz trainiert und seine Genauigkeit wird bewertet. Der Trainingsprozess beinhaltet die Angabe der Anzahl der Epochen. Der Artikel demonstriert eine praktische Implementierung der Bildklassifizierung mit TensorFlow. Das resultierende Modell kann Bilder basierend auf gelernten Merkmalen klassifizieren. TensorFlow vereinfacht den Prozess des Erstellens und Trainierens von Bildklassifizierungsmodellen.