利用tensorflow从本地加载图片做二分类的代码

当然可以，使用TensorFlow进行二分类任务并从本地加载图片通常涉及以下几个步骤：

首先，确保已经安装了`tensorflow`, `numpy`, 和 `PIL`（Python Imaging Library）。然后你可以按照以下伪代码编写一个简单的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载图片数据
def load_image(img_path):
    img = Image.open(img_path)
    # 对图片进行预处理，例如调整大小、归一化等
    img = img.resize((img_size, img_size))
    img_array = np.array(img) / 255.0  # 归一化像素值到[0, 1]
    return img_array

# 定义模型（假设你已经有了一个预训练的二分类模型）
model = ... # 导入或构建一个二分类模型，如tf.keras.applications.MobileNetV2()

# 读取图像文件夹
image_folder = 'your_local_directory_with_images'
images = [load_image(os.path.join(image_folder, f)) for f in os.listdir(image_folder)]

# 数据预处理成模型需要的格式（通常是(批量大小, 高度, 宽度, 渠道数)）
images = np.expand_dims(images, axis=0)

# 使用模型预测
predictions = model.predict(images)

# 获取预测类别
prediction_classes = np.argmax(predictions, axis=-1)

注意：
1. 将`img_size`替换为你所需的输入模型的尺寸。
2. `your_local_directory_with_images`应该替换为你的本地图片文件夹路径。
3. 模型`model`应根据实际需求替换，可能是预训练好的模型，也可能是你自己定义的模型。