基于卷积神经网络的垃圾分类与识别的实验代码

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的垃圾分类和识别实验通常涉及深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。以下是一个简化的Python示例，使用Keras库，它是在TensorFlow之上的高级API：

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义CNN模型结构
def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

    model.add(Flatten())  # 将二维数据展平成一维
    model.add(Dense(128, activation='relu'))  # 全连接层
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))  # 输出层，num_classes取决于分类类别数

    return model

# 使用实际数据集的图像形状设置输入尺寸
input_shape = (image_height, image_width, channels)
model = create_model(input_shape)

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

# 加载训练数据、预处理并训练模型
# train_dataset, val_dataset = load_and_preprocess_data()  # 自定义函数加载数据
model.fit(train_dataset, epochs=epochs, validation_data=val_dataset)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")