深度学习十二生肖图像分类代码
时间: 2024-06-23 20:01:03 浏览: 6
深度学习用于图像分类,比如十二生肖图像分类,通常涉及卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的应用。以下是一个基本的概述和步骤,但请注意,这只是一个简化版本,实际编写代码会涉及到许多细节和库(如TensorFlow或PyTorch)的使用:
1. 数据预处理:收集十二生肖图像数据集,并进行归一化、缩放、可能的增强操作,例如裁剪、翻转等。
```python
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 预处理
train_generator = datagen.flow_from_directory('train', target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)
```
2. 构建卷积神经网络模型:
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu')) # 假设12种生肖
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(12, activation='softmax')) # 输出层使用softmax,因为类别数为12
```
3. 编译模型:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
4. 训练模型:
```python
history = model.fit(train_generator, epochs=num_epochs, validation_data=val_generator)
```
5. 保存和评估模型:
```python
model.save('生肖分类_model.h5')
model.evaluate(test_generator)
```
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