PPV课程数据科学社区TensorFlow图像分类教程
标注是管理训练数据的过程。比如对于花卉，为了根据需要选择不同种类的花卉，雏菊的形象应该分类为“雏菊”，玫瑰为“玫瑰”等等。当然，如果我们不将任何图像标记为“蕨类植物”，分类器就永远不会返回“蕨类植物”。因此，此过程需要每种类型的许多示例，因此这是一个重要且耗时的步骤。我们将从标记的数据开始，这使我们能够更快地处理数据。)
在本教程中，我们将训练一个图像分类器来识别不同类型的花。深度学习需要大量的训练数据，所以我们需要大量不同种类花朵的图像。幸运的是，有些人在图像收集和分类方面做得非常好，所以我们将使用排序后的数据集，采用现有的完全训练好的图像分类模型，并重新训练模型的最后一层来完成我们想要的任务。这项技术被称为迁移学习。我们正在再培训的模型叫做Event V3，最初是在2015年12月的论文《计算服务的再思考》中提出的。在训练模型之前，我们不知道如何区分郁金香和雏菊。训练这个模型大约花了20分钟。这是深度学习的“学”的部分。固定的；不变的
分类模型用于对新图像进行分类。例如，输入：IMG20jpg，输出：黛西。这是最快最简单的一步。培训和分类
第一步是机器感知：在你选择的平台上安装Docker。在许多TensorFlow教程中，安装Docker被认为是最合理的选择。我也喜欢这种安装TensorFlow的方法，因为它不会安装一堆依赖项来保持主机干净。TensorFlow向导
本文由两部分组成，我将介绍如何快速创建卷积神经网络用于实际图像识别。计算步骤是笨拙的02并行的，可部署来执行逐帧视频分析和临时软件视频分析。
这个系列直接解释了最重要的几点。命令行和Python的基本理解需要自己学习。写这篇文章的目的是给你一个快速的介绍，并鼓励你创建自己的项目。
阅卷是管理培训数据的过程。对于花，将雏菊的图像拖到“雏菊”目录，将玫瑰拖到“玫瑰”目录，以此类推。以便根据需要选择许多不同的花。如果我们不标记“fern”，分类器就永远不会返回“fern”。每种类型都需要大量的示例，因此这是一个重要但耗时的过程。为了节省时间，我们在这里使用预先标记的数据。训练是将标记的数据(图像)输入模型。这个工具会抓取一组随机图像，通过使用模型猜测每朵花的类型，测试猜测的准确性，重复这个过程，直到使用了大部分的训练数据。最后一个未使用的图像用于计算训练模型的精度。分类是使用模型对新图像进行分类。例如，输入：IMG20jpg，输出：黛西。这是最快最简单的一步。
在本教程中，我们将训练图像分类器来识别不同类型的花。深度学习需要大量的训练数据，因此需要大量的分类花卉图像。幸运的是，我已经准备好了，所以我将使用具有良好脚本的分类数据集，使用现有的完全训练的图像分类模型，并重新训练模型的最后几层。这项技术被称为迁移学习。
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