再写一个行人属性识别训练5张图片代码
时间: 2024-02-21 19:01:57 浏览: 25
好的,以下是一个简单的行人属性识别训练5张图片的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义训练数据和标签
train_data = np.array([
[0.2, 0.4, 0.3, 0.1], # 第一张图片的属性值
[0.3, 0.2, 0.4, 0.1], # 第二张图片的属性值
[0.1, 0.3, 0.5, 0.1], # 第三张图片的属性值
[0.4, 0.1, 0.2, 0.3], # 第四张图片的属性值
[0.5, 0.1, 0.1, 0.3] # 第五张图片的属性值
])
train_label = np.array([
[1, 0], # 第一张图片的标签为“男性”
[0, 1], # 第二张图片的标签为“女性”
[1, 0], # 第三张图片的标签为“男性”
[0, 1], # 第四张图片的标签为“女性”
[1, 0] # 第五张图片的标签为“男性”
])
# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_data, train_label, epochs=10)
# 使用模型进行预测
test_data = np.array([[0.2, 0.3, 0.4, 0.1], [0.1, 0.4, 0.3, 0.2]])
predictions = model.predict(test_data)
print(predictions)
```
在这个示例中,我们使用了一个包含5张图片的训练数据集,每张图片有4个属性值,标签为“男性”或“女性”。我们使用Keras框架构建了一个简单的神经网络模型,并对其进行了编译和训练。最后,我们使用训练好的模型对两张测试图片进行了预测,并输出了预测结果。
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