Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

introductio

Classificationis imago est munus praecipuum in visione computatrali, quod computatores dat ut res in imaginibus automatice cognoscantur. In hoc articulo, Pythone et TensorFlow utemur ad exemplar simplicis imaginis deducendi classificationem ad adiuvandum omnes basics of technologiae AI intellegendas.

Praeparatio

Primum, opus Python bibliothecas instituere oportet. Aperire lineam terminum mandatum et hoc mandatum currunt;

pip install tensorflow numpy matplotlib

Onus dataset

Praeclaro MNIST dataset utemur, quae imagines digitorum manuscriptorum continet (0 ad 9). TensorFlow iam hoc dataset aedificatum est, ut facile eam onerare possimus.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
 
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
 
# 归一化图像数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

Exemplar aedificate

Simplex retis neurale adhibebimus exemplar pro classificatione imaginis. Exemplar hoc iacuit initus (stratum flatten) duo stratis plene connexis (stratum densum), et iacuit output.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# 构建顺序模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 输入层：将28x28的图像展平成一维数组
    Dense(128, activation='relu'),  # 隐藏层：128个神经元，使用ReLU激活函数
    Dense(10, activation='softmax') # 输出层：10个神经元，使用Softmax激活函数
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Lorem exemplar

Nunc exemplum instituendi possumus. Utemur informationes disciplinas (x_train, y_train) ad exemplar et experimentum notitias (x_test, y_test) ad exemplar faciendum aestimare.

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
 
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('测试准确率:', test_acc)

praedicta imago

Postquam perfecta disciplina est, exemplar uti possumus novas imagines praedicere. Hic est quomodo unam imaginem e notitia experimenti praedicere.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 选择一张测试图像
img = x_test[0]
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()
 
# 预测图像类别
img = np.expand_dims(img, 0)  # 扩展维度以匹配模型输入
predictions = model.predict(img)
predicted_class = np.argmax(predictions)
print('预测类别:', predicted_class)

Summatim

In hoc articulo a scabro incepimus et simplicem formam classificationis imaginis implevimus utentes Pythone et TensorFlow. Hoc exemplo didicimus notitias onerare, exemplar aedificare, exemplar instituere, et praedicere. Articulus iste spero te adiuvare posse cum AI technicis incipias et cura tua in ulteriore exploratione in hoc campo inspirare.

---

Hic articulus inducit formam simplicis imaginis classificationis deducendi utentes Pythone et TensorFlow, et exempla singula codicis praebet ut tibi gradatim hoc negotium perficias. Nunc etiam Python popularis est. Utique auctor progredi non potest. Linguae omnes idem sunt, modo eas discunt!