写一个完整的基于神经网络的垃圾分类代码

好的，以下是一个基于Keras和TensorFlow的垃圾分类代码示例：

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

# 定义训练数据和验证数据的目录
train_dir = 'garbage_classification_data/train'
validation_dir = 'garbage_classification_data/validation'

# 定义图片的大小和批次大小
img_height = 224
img_width = 224
batch_size = 32

# 使用Keras的ImageDataGenerator进行数据扩充和预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 使用flow_from_directory方法读取训练数据和验证数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)

# 定义模型结构
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(6, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_generator.samples // batch_size,
    epochs=30
)

# 保存模型
model.save('garbage_classification_model.h5')

上述代码中，我们使用了Keras的ImageDataGenerator进行数据扩充和预处理，使用flow_from_directory方法读取训练数据和验证数据，定义了一个包含4个卷积层和2个全连接层的神经网络模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行编译和训练，最后保存了训练好的模型。

需要注意的是，由于Keras和TensorFlow的版本更新较快，上述代码可能需要根据实际情况进行一定的修改和调整。