帮我写一份简单的基于深度学习图像识别的垃圾分类系统利用python代码

好的，以下是一个基于深度学习图像识别的垃圾分类系统的简单代码：

# 导入所需库
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义参数
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224

# 创建数据生成器
train_data = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2) # 切分训练集和验证集

train_generator = train_data.flow_from_directory(
    'path/to/training_data',
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    subset='training') # 训练集生成器

validation_generator = train_data.flow_from_directory(
    'path/to/training_data',
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    subset='validation') # 验证集生成器

# 构建模型
num_classes = 6

model = Sequential([
    layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

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

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

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

这个代码主要包括数据生成器、模型构建、模型编译、模型训练和模型保存几个步骤。你需要根据数据集的具体情况来修改路径和参数。同时，你还需要准备好一个垃圾分类的数据集，可以参考这个数据集：https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/garbage-classification。