利用python tensorflow写一个缺陷检测的代码

好的，以下是一个简单的缺陷检测的 TensorFlow 代码示例：

首先，我们需要导入 TensorFlow 库及其相关组件：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

然后准备训练数据和标签：

train_data = ...  # 用于训练的图像数据
train_labels = ...  # 对应的标签

接着，定义模型架构：

model = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(None, None, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

定义优化器：

optimizer = Adam(lr=0.001)

编译模型：

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

训练模型：

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

以上只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整和改进。