用python语言写一个动物识别专家系统，要求七种动物

构建一个基础的动物识别专家系统需要先准备数据集、训练模型并编写程序来预测。这里我们可以使用Python的深度学习库Keras和TensorFlow，配合预训练的图像分类模型，如VGG16或者ResNet。以下是一个简单的框架，假设我们有七个已标记好的动物图片数据集（比如猫、狗、鸟、鱼、兔子、蛇和熊）：

首先安装必要的库：

pip install tensorflow keras

然后创建一个基本的模型，并加载预训练的VGG16：

from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.models import Model
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

# 加载预训练的VGG16，去掉顶层全连接层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 冻结所有层，防止误修改预训练权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加自定义分类层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)  # 全连接层
predictions = Dense(len(animal_classes), activation='softmax')(x)  # len(animal_classes)代表7种动物

# 创建新模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

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

接下来，你需要准备数据集，分为训练集和验证集。这里简化的做法是直接读取文件夹内的图片：

animal_classes = ['cat', 'dog', 'bird', 'fish', 'rabbit', 'snake', 'bear']  # 动物种类

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
validation_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    validation_data=validation_generator,
    epochs=10,  # 根据实际情况调整训练轮数
)

现在模型已经训练好了，你可以通过输入一张图片进行预测：

def predict_animal(image_path):
    image = load_image(image_path)
    prediction = model.predict(np.array([preprocess_input(image)]))
    predicted_class_index = np.argmax(prediction)
    return animal_classes[predicted_class_index]

# 加载并预测图片
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
predicted_animal = predict_animal(image_path)
print(f"The animal is probably a {predicted_animal}.")

请注意，这只是一个简化版的示例，实际应用中可能需要更复杂的图像预处理、数据增强和模型优化。同时，为了准确识别，你需要准备大量的高质量标注图像。