动物识别系统产生式源代码

动物识别系统的生成式源代码通常涉及到计算机视觉、机器学习和人工智能技术。以下是简化的示例，展示了如何使用Python和深度学习库如TensorFlow来创建基本的图像分类系统（例如识别猫狗）：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义模型结构
def create_model(input_shape):
    base_model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)
    base_model.trainable = False
    x = base_model.output
    x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
    predictions = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(x)  # 两个类别，猫和狗
    model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    return model

# 加载数据并预处理
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_data', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory('val_data', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 编译模型
model = create_model((224, 224, 3))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=validation_generator)

# 使用模型预测
def predict_animal(image_path):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    img_array = tf.expand_dims(img_array, axis=0)
    prediction = model.predict(img_array)
    return tf.argmax(prediction[0])

这个例子是一个基础框架，实际应用可能需要更复杂的网络架构、数据增强、迁移学习等，并且要根据具体的动物数据库调整数据目录和类别设定。