深度学习 计算机视觉

深度学习是一种机器学习方法，其目的是通过模拟人脑神经元之间的连接方式来实现对数据的学习和理解。而计算机视觉是指让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如图像分类、目标检测、图像分割等任务。通过深度学习，计算机可以自动地从大量的图像数据中学习特征，并且可以对新的图像进行分类、检测和分割等任务。

以下是一个使用深度学习进行图像分类的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1)) / 255.0
x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1)) / 255.0

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)