垃圾分类系统代码python

垃圾分类系统的代码实现比较复杂，需要结合具体的应用场景和数据集进行设计和开发。一般来说，垃圾分类系统的代码可以分为以下几个部分：

1. 数据集准备：收集、整理和标注垃圾图片和标签数据集；
2. 特征提取：利用预训练模型或自己训练模型进行特征提取；
3. 分类模型训练：根据特征数据集训练分类器模型；
4. 模型评估：对训练出的模型进行评估，包括准确率、召回率等指标；
5. 系统集成：将分类模型嵌入到实际应用中，比如通过API接口提供服务。

下面是一个基于TensorFlow的垃圾分类系统代码示例，供您参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(300, 300, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(6)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'data/train',
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(300, 300),
    batch_size=32)

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'data/train',
    validation_split=0.2,
    subset="validation",
    seed=123,
    image_size=(300, 300),
    batch_size=32)

# 训练模型
history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=10)

# 模型评估
test_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'data/test',
    image_size=(300, 300),
    batch_size=32)

loss, accuracy = model.evaluate(test_ds)
print("Test Accuracy:", accuracy)