TensorFlow图像识别代码框架

	python



	
	

		
		

			
			

				
				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 导入必要库
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						import tensorflow as tf
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						from tensorflow.keras import layers, models
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						from tensorflow.keras.datasets import cifar10
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						import matplotlib.pyplot as plt
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 1. 数据加载与预处理
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						def load_and_preprocess_data():
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 归一化到[0,1]
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						y_train, y_test = y_train.flatten(), y_test.flatten() # 展平标签
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 2. 模型构建
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						def build_model(input_shape, num_classes):
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						model = models.Sequential([
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.MaxPooling2D((2, 2)),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.MaxPooling2D((2, 2)),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Flatten(),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Dense(64, activation='relu'),
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						])
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						return model
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 3. 模型编译与训练
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						def train_model(model, x_train, y_train, x_val, y_val, epochs=10):
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						model.compile(optimizer='adam',
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						loss='sparse_categorical_crossentropy',
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						metrics=['accuracy'])
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						history = model.fit(x_train, y_train,
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						epochs=epochs,
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						validation_data=(x_val, y_val))
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						return history
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 4. 模型评估与可视化
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						def evaluate_and_plot(model, x_test, y_test, history):
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 评估模型
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						print(f"Test Accuracy: {test_acc:.4f}")
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 绘制训练过程
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.plot(history.history['accuracy'], label='Train Accuracy')
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Val Accuracy')
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.xlabel('Epoch')
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.ylabel('Accuracy')
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.legend()
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						plt.show()
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 主函数
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						def main():
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 加载数据
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_and_preprocess_data()
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 划分验证集
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						val_split = int(0.8 * len(x_train))
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						x_val, x_train = x_train[val_split:], x_train[:val_split]
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						y_val, y_train = y_train[val_split:], y_train[:val_split]
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 构建模型
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						input_shape = x_train.shape[1:] # (32, 32, 3)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						num_classes = 10 # CIFAR-10有10个类别
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						model = build_model(input_shape, num_classes)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 训练模型
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						history = train_model(model, x_train, y_train, x_val, y_val, epochs=10)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						# 评估与可视化
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						evaluate_and_plot(model, x_test, y_test, history)
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						if __name__ == "__main__":
					

				

				

					
					

						
						

							
						

					

					

						main()
					

				

			

		

	

代码说明

1. 数据加载与预处理
   • 使用CIFAR-10数据集，包含10类32x32彩色图像。
   • 数据归一化到[0,1]范围，标签展平为一维。
2. 模型构建
   • 使用Sequential API构建卷积神经网络（CNN）。
   • 包含3个卷积层+池化层，最后接全连接层输出分类结果。
3. 模型训练
   • 使用Adam优化器和交叉熵损失函数。
   • 训练过程中自动划分验证集（80%训练，20%验证）。
4. 评估与可视化
   • 输出测试集准确率，并绘制训练/验证准确率曲线。

扩展与优化方向

1. 数据增强
   • 使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator进行数据增强（如旋转、翻转）。
2. 模型改进
   • 替换为更深的网络（如ResNet、VGG）。
   • 添加Dropout层防止过拟合。
3. 训练加速
   • 使用混合精度训练（tf.keras.mixed_precision）。
   • 分布式训练（多GPU/TPU）。
4. 部署优化
   • 使用tf.lite或TensorFlow Serving导出模型。

接单开发流程

1. 需求确认
   • 明确数据集（自定义数据集需客户提供）、目标类别数、硬件环境（CPU/GPU）。
2. 代码交付
   • 提供完整代码、训练日志、模型权重文件（.h5）、可视化结果。
3. 后续支持
   • 协助部署到云服务器/本地设备，提供代码注释与文档。

合作方式：

• TensorFlow图像识别代编深度学习python代做神经网络代码程序跑通
  

此代码可直接运行（需安装TensorFlow 2.x），适合快速验证图像识别任务。根据客户需求，可进一步调整模型复杂度或集成高级功能。