https://rb.gy/81ytn0

В этой статье объясняется, как создать и запустить модель классификации изображений с использованием TensorFlow. Классификация изображений включает в себя извлечение признаков и построение классификатора, часто с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Предварительная обработка данных имеет решающее значение, включая изменение размера и нормализацию с помощью ImageDataGenerator TensorFlow. Модель CNN строится с использованием TensorFlow/Keras и состоит из сверточных слоев, слоев максимального пулинга, слоя сглаживания и плотных слоев. Модель использует оптимизатор 'adam' и функцию потерь 'binary_crossentropy'. Модель обучается с использованием подготовленного набора данных, и оценивается её точность. Процесс обучения включает в себя указание количества эпох. Статья демонстрирует практическую реализацию классификации изображений с помощью TensorFlow. Результирующая модель может классифицировать изображения на основе изученных признаков. TensorFlow упрощает процесс построения и обучения моделей классификации изображений.