通过cnn卷积神经网络识别电子产品的代码，要求有数据集的加载代码，划分训练集与测试集，识别准确率与识别到的产品名称

使用卷积神经网络（CNN）识别电子产品通常涉及以下几个步骤：数据集加载、预处理、模型构建、训练及评估。以下是一个简化版的代码示例，使用Keras库来实现：

首先，你需要安装必要的库：

pip install numpy pandas tensorflow scikit-learn

然后，以下是代码片段：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 加载数据集（假设是CSV文件，其中包含图片路径和标签）
data = pd.read_csv('electronics_dataset.csv')

# 图片路径列名假设为'image_path'，标签列名假设为'label'
X = data['image_path']
y = data['label']

# 数据预处理，例如读取图片并转换为模型所需的输入格式
img_size = 224  # 您的ResNet50模型所需的输入大小
X = X.apply(lambda x: preprocess_input(cv2.imread(x, cv2.IMREAD_COLOR)))  # 读取图片，并对每个像素进行预处理

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用ImageDataGenerator进行数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'train_dir',  # 训练目录
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'val_dir',  # 测试目录
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

# 使用预训练的ResNet50作为基础模型
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_size, img_size, 3))

# 添加自定义分类层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
predictions = Dense(len(np.unique(y)), activation='softmax')(x)

# 创建最终模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 预训练模型部分固定
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=len(train_generator),
    epochs=10,  # 根据需求调整训练轮数
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=len(validation_generator))

# 评估模型
score = model.evaluate(test_generator, verbose=0)
print("Test accuracy:", score[1])

# 识别到的产品名称需要与标签对应，比如你可以创建一个字典映射标签到产品名
product_labels = {
    0: "Product A",
    1: "Product B",
    ...  # 类别与产品名称一一对应
}

# 对单张图片进行识别
new_image_path = "path_to_new_image.jpg"
new_image = cv2.imread(new_image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
new_image = preprocess_input(new_image)
prediction = model.predict_classes(new_image)
predicted_product = product_labels[prediction[0]]

请确保将上述代码中的文件路径、类别名称以及数据集导入部分替换为你实际的数据环境。