基于Python用两种深度学习模型进行图片识别

好的，针对你的问题，我可以为你提供以下两种基于Python的深度学习模型用于图片识别：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是一种广泛应用于图像识别领域的深度学习模型。它能够通过卷积层和池化层对输入的图像进行特征提取和降维，最终将处理后的特征送入全连接层进行分类。Python中有多个深度学习框架支持CNN模型的构建，比如TensorFlow、Keras、PyTorch等。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：RNN是一种适用于序列数据处理的深度学习模型。对于图像识别任务，可以将每个像素点看作一个时间步骤，将图像转化为序列数据进行处理。Python中也有多个深度学习框架支持RNN模型的构建，比如TensorFlow、Keras、PyTorch等。

以上是两种常用的深度学习模型，可以用于图片识别任务。需要注意的是，深度学习模型需要大量的数据进行训练，同时也需要较高的计算资源和时间。因此，在实际应用中需要权衡模型的准确性和训练成本等因素。