课程5：深度学习-TensorFlow实现图像分类

TENSORFLOW 大纲TensorFlow（中文名：张量流）是由Google开发的开源深度学习框架，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

TensorFlow提供了丰富的工具和资源，使得开发者能够构建、训练和部署各种复杂的神经网络模型。

本文将介绍TensorFlow的基本概念、特性和使用方式，以及一些常见的应用场景。

1. TensorFlow基本概念张量（Tensor）：TensorFlow的名字来源于“张量”，它是TensorFlow中最基本的数据结构。

张量可以看作是多维数组或矩阵的泛化。

在深度学习中，所有的数据都以张量的形式表示，包括输入数据、权重、偏置等。

计算图（Computational Graph）：TensorFlow使用计算图来表示整个机器学习模型的计算过程。

计算图是由节点和边组成的有向图，节点表示操作（如加法、乘法），边表示数据流向。

通过定义计算图，可以有效地进行异步、分布式计算。

会话（Session）：TensorFlow的计算是延迟执行的，即在定义计算图后并不立即执行。

为了实际运行计算图，需要创建一个会话。

会话控制着张量的计算和存储，使得模型的训练和推断能够顺利进行。

2. TensorFlow特性灵活性：TensorFlow提供了丰富的API，支持多种深度学习模型的构建，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

同时，TensorFlow支持符号式编程和命令式编程，使得开发者可以根据任务选择适合的编程方式。

跨平台和分布式计算：TensorFlow可以在各种硬件设备上运行，包括CPU、GPU、TPU等。

此外，TensorFlow支持分布式计算，可以将计算任务分配到多个设备上进行加速。

内置工具和库：TensorFlow提供了一系列内置工具和库，用于简化深度学习任务的实现。

包括用于图像处理的TensorFlow Image处理库（TF.image）、用于自然语言处理的TensorFlow文本处理库（TF.text）等。

基于深度学习的图像分类研究第一章绪论深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，其以多层网络结构模拟人脑神经网络的工作原理。

图像分类是深度学习应用领域的一个重要任务，旨在将输入图像分为不同的预定义类别。

本章将介绍深度学习在图像分类方面的研究意义和背景，并总结相关研究现状和挑战。

第二章深度学习基础本章主要介绍深度学习的基本概念和技术。

首先，介绍深度神经网络的结构和原理，包括卷积神经网络、循环神经网络等。

然后，介绍常用的深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等。

最后，简要介绍深度学习的训练和优化方法。

第三章图像分类技术综述本章将综述图像分类的传统方法和基于深度学习的方法。

首先，介绍传统的图像特征提取和选择方法，如SIFT、HOG等。

然后，详细介绍基于深度学习方法的图像分类技术，包括卷积神经网络的架构设计、数据增强技术、迁移学习等。

同时，分析比较不同方法的优劣和适用场景。

第四章基于深度学习的图像分类模型本章将详细介绍基于深度学习的图像分类模型。

首先，介绍常用的卷积神经网络模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，并分析其网络结构和特点。

然后，介绍自适应学习方法和注意力机制在图像分类中的应用。

最后，提出一种基于深度学习的图像分类模型，并给出实验结果和分析。

第五章数据集和实验设计本章将介绍在图像分类研究中常用的数据集和实验设计。

首先，介绍常用的图像分类数据集，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等，并分析其特点和应用场景。

然后，详细描述实验设计，包括数据预处理、模型训练和评估等步骤。

最后，给出实验结果和分析。

第六章实验结果与分析本章将对前述实验结果进行详细的分析和讨论。

首先，对比分析不同模型在不同数据集上的分类性能，总结优缺点和适用范围。

然后，探讨深度学习模型设计中需要考虑的关键因素，如网络层数、参数设置等。

最后，根据实验结果提出未来改进和拓展的方向。

深度学习的原理和实践：使用TensorFlow实现图像识别深度学习是机器学习的一种重要分支，以神经网络为基础，利用多层非线性变换对高维数据进行建模和学习，从而实现对复杂问题的解决。

目前，深度学习已经在语音识别、图像处理、自然语言理解等领域取得了重大突破，成为人工智能的关键技术之一。

在深度学习中，图像识别是一个极富挑战性的问题，因为图像数据的复杂性和多样性非常高。

如何从无数种图像中快速准确地识别出目标物体，一直是人工智能领域的重大研究课题。

近年来，深度学习技术的不断发展，使得图像识别的准确率和速度都得到了大幅提升。

TensorFlow是由谷歌开发的一种开源深度学习框架，已经成为深度学习领域的重要工具之一。

它可以帮助开发者快速构建、训练和部署深度学习模型，实现图像、文本、语音等数据的高效处理和分析。

下面，我们将介绍深度学习的原理和实践，以及如何使用TensorFlow实现图像识别功能。

一、深度学习的原理深度学习模型的核心是神经网络，它包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收原始数据，如图像和语音等，经过多层非线性变换，在输出层输出结果。

在这个过程中，神经网络会不断修正自己的参数，以使得预测结果和实际结果之间的差距最小化。

这个过程称为训练，也称为优化。

具体来说，通过计算损失函数（Loss Function），然后利用梯度下降法（Gradient Descent）更新各层神经元的权重和偏置。

深度学习的核心在于多层非线性变换。

由于线性变换只能表示简单的输入和输出之间的线性关系，对于复杂的非线性数据建模效果很差。

而多层非线性变换可以将非线性数据映射到高维空间中，从而得到更加丰富和复杂的特征表示。

这种多层非线性结构被称为深度神经网络（Deep Neural Network）。

深度学习的另一个特点是端到端学习。

端到端学习是指利用神经网络直接从原始数据中学习特征表征和预测模型。

与传统的机器学习算法不同，传统算法需要繁琐的特征工程，即针对不同问题手工提取特征，将特征作为输入转化为预测模型。

人工智能中的图像分类技术使用教程人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，它的发展为我们提供了许多有趣而强大的工具与技术。

其中，图像分类技术是AI的一个重要应用领域，它通过机器学习和深度学习算法来自动识别和分类图像。

本文将介绍图像分类技术的基本原理和使用方法。

首先，我们将讨论图像分类技术的背后原理，然后介绍如何准备数据集并训练模型，最后演示如何使用训练好的模型进行图像分类。

一、图像分类技术的基本原理图像分类技术的核心是如何从大量的图像数据中提取有意义的特征，并将其与不同的类别进行关联。

传统的图像分类技术主要基于手工提取特征的方法，如SIFT、HOG等。

而近年来，深度学习的兴起使得使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类成为主流。

卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地提取图像特征。

它通过多层卷积和池化层来逐渐提取图像的低级特征和高级特征，并通过全连接层进行最终的分类。

深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供了构建和训练CNN模型的便捷工具。

二、准备数据集和训练模型在使用图像分类技术之前，我们首先需要准备一个有标签的图像数据集，并将其分为训练集和测试集。

训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。

在准备数据集时，我们需要考虑以下几个方面：1. 数据集的规模：更大的数据集能够更好地训练模型，但同时也需要更多的计算资源和时间。

2. 数据集的多样性：数据集应涵盖不同类别的图像，并尽量包含各种不同角度、光照条件和背景的图像，以使模型具有更好的泛化能力。

3. 数据集的标注：每个图像都需要有相应的标签，以便模型学习如何将图像与类别关联起来。

一旦我们完成了数据集的准备，我们可以开始训练模型了。

在训练模型之前，我们需要选择一个适合的深度学习框架，并根据框架提供的文档和示例代码来构建和训练CNN模型。

模型的训练过程通常涉及以下几个步骤：1. 数据预处理：对图像进行一些预处理操作，如调整大小、归一化等，以使其适应模型的输入要求。

tensorflow应用案例TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它可以帮助开发者快速构建和训练深度学习模型。

TensorFlow应用案例非常丰富，下面列举了一些常见的应用场景。

1. 图像识别TensorFlow可以用于图像识别，例如识别人脸、车牌等。

通过训练深度学习模型，可以实现高精度的图像识别。

2. 自然语言处理TensorFlow可以用于自然语言处理，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。

通过训练深度学习模型，可以实现高精度的自然语言处理。

3. 语音识别TensorFlow可以用于语音识别，例如语音转文字、语音指令识别等。

通过训练深度学习模型，可以实现高精度的语音识别。

4. 推荐系统TensorFlow可以用于推荐系统，例如商品推荐、电影推荐等。

通过训练深度学习模型，可以实现个性化的推荐系统。

5. 强化学习TensorFlow可以用于强化学习，例如机器人控制、游戏AI等。

通过训练深度学习模型，可以实现智能化的强化学习。

6. 金融风控TensorFlow可以用于金融风控，例如信用评估、欺诈检测等。

通过训练深度学习模型，可以实现高效的金融风控。

7. 医疗诊断TensorFlow可以用于医疗诊断，例如疾病诊断、影像分析等。

通过训练深度学习模型，可以实现高精度的医疗诊断。

8. 自动驾驶TensorFlow可以用于自动驾驶，例如车道保持、自动泊车等。

通过训练深度学习模型，可以实现智能化的自动驾驶。

9. 聊天机器人TensorFlow可以用于聊天机器人，例如智能客服、智能助手等。

通过训练深度学习模型，可以实现自然流畅的对话。

10. 视频分析TensorFlow可以用于视频分析，例如视频分类、视频检索等。

通过训练深度学习模型，可以实现高效的视频分析。

TensorFlow应用案例非常广泛，可以应用于各种领域。

随着深度学习技术的不断发展，TensorFlow的应用前景也越来越广阔。

利用深度学习实现图像识别与分类一、绪论图像识别与分类是计算机视觉领域的一个重要问题。

在数字图像处理和计算机视觉的研究中，图像分类一直是一个重要的研究课题。

深度学习技术的发展为图像识别和分类带来了新的方法和思路。

本文将介绍深度学习的原理和图像识别与分类的基本流程，同时探讨如何使用深度学习技术实现图像识别与分类。

二、深度学习的原理深度学习是一种机器学习算法的分支，利用人工神经网络进行模型训练，通过自动化提取特征和参数学习，实现对数据的端对端分析与处理。

深度学习算法的核心是人工神经网络，其原理基于一系列的神经元、激活函数和权重矩阵，通过多层次计算，完成对图像或数据特征的学习和提取。

深度学习模型中最常用的神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。

三、图像识别与分类的基本流程图像识别与分类的基本流程可分为三个步骤：数据预处理、特征提取和分类器构建。

3.1 数据预处理数据预处理是使原始数据变得合适用于深度学习算法训练的一系列操作。

在图像识别与分类中，数据预处理的主要任务包括图像预处理、数据清洗和数据标准化等操作。

图像预处理是指对原始图像进行缩放、旋转、镜像、裁剪和颜色空间转换等操作，以便分析和识别。

数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和重复数据等干扰因素。

数据标准化是指对数据进行归一化处理，使得数据处于相同的尺度之内，避免算法中的数据倾斜问题。

3.2 特征提取特征提取是从原始图像中提取出有用的特征信息，以便后续的分类器处理和分析。

在深度学习中，特征提取的主要方法是卷积操作。

卷积操作是通过滑动一个或多个滤波器（卷积核）在输入图像的像素上进行操作，从而提取图像中的特征。

卷积操作是深度学习中最重要的操作之一，通过卷积神经网络可以构建出强大的特征提取器。

3.3 分类器构建分类器构建是将特征向量输入到分类器中进行分类的过程。

分类器可选择的方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、朴素贝叶斯（NB）和深度神经网络（DNN）等。

Python深度学习库TensorFlow一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为当前最热门的研究领域之一。

在深度学习中，神经网络是最基本的模型之一，而TensorFlow正是一款用于建立神经网络的深度学习框架。

TensorFlow是谷歌（Google）公司开发的一套开源机器学习库，它能够支持多种语言，包括Python和C++。

TensorFlow提供了一个强大的图计算框架，使得用户可以轻松地构建、训练和优化神经网络模型。

本文将介绍TensorFlow的基本概念、基础用法以及构建深度神经网络模型的相关内容，以帮助初学者快速上手TensorFlow。

本文还将简要介绍TensorFlow在各种领域中的应用案例，以展示TensorFlow的强大功能和广泛应用领域。

二、TensorFlow基本概念TensorFlow的整个计算过程都是基于图（Graph）的，其中节点表示操作（Operation），边表示操作之间的依赖关系。

一个TensorFlow 程序通常包括两个阶段：定义阶段和执行阶段。

在定义阶段，用户需要定义神经网络的结构和目标函数；在执行阶段，TensorFlow会建立图并运行神经网络。

下面是TensorFlow的几个基本概念及其简要介绍：1.张量（Tensor）：张量是TensorFlow中的核心数据结构，可以看做是多维数组，可以包含任意数量的维度。

张量用于表示神经网络的输入、输出和参数。

2.操作（Operation）：操作是TensorFlow中的基本计算单元，表示节点。

节点可以是数学运算、数组操作或是神经网络层等。

例如，加法操作（tf.add）和矩阵乘法操作（tf.matmul）都是一种操作。

3.变量（Variable）：变量是TensorFlow中的一个或多个张量，用于存储模型的参数。

变量在训练过程中会被更新，从而实现模型的优化。

4.会话（Session）：会话是TensorFlow中的一个运行环境。

基于深度学习的图片分类系统的设计与实现以下是基于深度学习的图片分类系统的设计与实现步骤：一、需求分析1.确定系统目标2.1.能够准确地对不同类别的图片进行分类。

2.具有良好的性能和效率，能够处理大规模的图片数据集。

3.提供友好的用户界面，方便用户使用。

3.功能需求4.1.图片上传：用户能够上传图片进行分类。

2.分类结果展示：系统能够展示图片的分类结果。

3.模型训练：可以使用新的图片数据集对模型进行训练和优化。

4.性能评估：能够对模型的性能进行评估，如准确率、召回率等。

5.数据需求6.1.图片数据集：需要大量的不同类别的图片数据集用于模型训练和测试。

2.类别标签：每个图片需要有对应的类别标签。

二、系统架构设计1.总体架构2.1.系统采用客户端 - 服务器架构，客户端负责用户界面和图片上传，服务器端负责模型训练、图片分类和结果返回。

2.服务器端可以使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）进行模型训练和推理。

3.技术选型4.1.深度学习框架：选择适合的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch 等。

2.模型选择：可以选择预训练的深度学习模型（如ResNet、VGG）进行微调，也可以自己设计和训练新的模型。

3.数据库：选择合适的数据库用于存储图片和类别标签。

4.服务器技术：可以使用 Flask、Django 等 Web 框架搭建服务器。

5.系统模块设计6.1.客户端模块：负责用户界面和图片上传功能。

2.服务器端模块：包括模型训练模块、图片分类模块、结果返回模块等。

3.数据库模块：用于存储图片和类别标签。

三、数据准备1.图片数据集收集2.1.从互联网上收集大量的不同类别的图片数据集，或者使用现有的公开数据集。

2.对图片进行筛选和整理，确保图片质量和类别标签的准确性。

3.数据预处理4.1.对图片进行预处理，如裁剪、缩放、归一化等操作，以便模型能够更好地处理图片。

2.将图片数据集划分为训练集、验证集和测试集。

tensorflow 实用例子TensorFlow实用例子TensorFlow是一种开源的机器学习框架，用于构建和训练深度神经网络。

这里将提供一些TensorFlow的实用例子，展示其在不同场景下的应用。

1. 图像分类：使用TensorFlow进行图像分类是其常见的应用之一。

通过训练一个深度卷积神经网络（CNN），可以将图像分为不同的类别。

例如，使用Fashion MNIST数据集，可以训练一个模型来对服装图片进行分类，识别包括鞋子、裤子、衣服等不同类别。

2. 文本分类：另一个常见的应用是使用TensorFlow进行文本分类。

通过构建一个适当的神经网络模型，可以将文本分为不同的类别。

例如，在情感分析中，可以使用TensorFlow训练一个模型来对电影评论进行分类，判断评论是正面还是负面。

3. 语音识别：TensorFlow可以用于构建语音识别模型。

通过训练一个递归神经网络（RNN）模型，可以将语音转换为文本。

例如，在语音助手中，可以使用TensorFlow训练一个模型，使其能够理解并响应用户的语音指令。

4. 强化学习：TensorFlow还可以用于强化学习任务。

强化学习是一种通过将智能体暴露在环境中，并凭借其获得的奖励来学习最优行为的方法。

通过使用TensorFlow的强化学习库，可以训练一个模型来玩各种游戏，如围棋或雅达利游戏。

5. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种由两个神经网络组成的架构，一个是生成器，用于生成伪造的数据，另一个是判别器，用于区分真实数据和伪造数据。

使用TensorFlow，可以训练一个生成对抗网络模型，生成逼真的图像、视频或音频。

以上是一些TensorFlow的实用例子，这个强大的机器学习框架可以应用于各种各样的任务和领域。

通过深入研究和使用TensorFlow，可以掌握构建和训练复杂深度学习模型的能力。

基于深度学习的图像识别与分类系统设计与实现深度学习在图像识别与分类领域取得了巨大成功，其强大的特征提取和模式识别能力使得图像处理变得更加智能化和高效化。

本文将介绍基于深度学习的图像识别与分类系统的设计与实现过程，包括系统架构、数据准备、模型选择、训练优化等方面的内容。

1. 系统架构设计在设计基于深度学习的图像识别与分类系统时，首先需要考虑系统的整体架构。

一个典型的系统包括数据输入模块、特征提取模块、分类器模块和输出结果模块。

数据输入模块负责接收原始图像数据，特征提取模块使用深度学习网络对图像进行特征提取，分类器模块对提取到的特征进行分类，最后输出结果模块将分类结果展示给用户。

2. 数据准备数据准备是深度学习任务中至关重要的一环。

在图像识别与分类任务中，需要大量标注好的图像数据集作为训练样本。

数据集的质量和多样性直接影响了系统的性能。

在数据准备阶段，需要对原始图像进行预处理、标注和划分训练集、验证集和测试集等工作。

3. 模型选择选择合适的深度学习模型对于系统性能至关重要。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。

针对不同的图像识别与分类任务，可以选择不同的深度学习模型进行应用。

4. 训练优化在训练深度学习模型时，需要考虑到训练时间、收敛速度和泛化能力等问题。

通常会使用反向传播算法（Backpropagation）结合优化器（Optimizer）对模型参数进行更新。

此外，还可以采用数据增强（Data Augmentation）、正则化（Regularization）等技术来提升模型性能。

5. 系统实现在系统实现阶段，需要将设计好的系统架构、数据准备、模型选择和训练优化等内容整合起来，并进行代码编写和调试。

常用的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等可以帮助开发者快速搭建并训练深度学习模型。

结语基于深度学习的图像识别与分类系统设计与实现是一个复杂而又具有挑战性的任务，但通过合理的系统架构设计、数据准备、模型选择和训练优化等步骤，可以构建出高效准确的图像识别与分类系统。

深度学习图像分类整体流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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使用TensorFlow行图像分类使用TensorFlow进行图像分类的主要步骤包括准备数据、构建模型、训练模型和评估模型。

首先，你需要准备一个数据集来进行训练和测试。

通常，你需要将图像数据集划分为训练集和测试集，然后对图像进行预处理，例如调整大小、归一化像素值等。

接下来，你需要构建一个合适的模型。

对于图像分类任务，通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。

在TensorFlow中，可以使用Keras API来构建CNN模型。

一旦你构建了模型，就可以使用训练数据对模型进行训练了。

在TensorFlow中，可以使用fit()函数来训练模型。

你需要指定一些参数，例如学习率、批次大小、训练轮数等。

最后，你需要评估模型的性能。

你可以使用测试数据集来评估模型的准确性。

在TensorFlow中，可以使用evaluate()函数来评估模型的性能。

下面是一个使用TensorFlow进行图像分类的简单示例代码：python复制代码import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, models, datasets,preprocessing# 准备数据集(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =datasets.cifar10.load_data()# 预处理图像数据train_images, test_images =preprocessing.image.load_img(train_images, test_images,target_size=(32, 32))train_images = preprocessing.image.img_to_array(train_images) test_images = preprocessing.image.img_to_array(test_images) train_images =tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images)test_images = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_images) train_labels =tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_labels)test_labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(test_labels) # 构建CNN模型model = models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',input_shape=(32, 32, 3)))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(10))# 编译模型pile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits =True), metrics=['accuracy'])# 训练模型history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))。

基于深度学习的图像分类技术随着计算机的不断发展，图像分类技术在许多领域中变得越来越重要。

在机器人、自动驾驶、医疗影像等诸多应用中，需要对图像进行精确的分类和识别，以便更好地完成任务。

在这里，我将介绍一种基于深度学习的图像分类技术。

1. 什么是深度学习？深度学习是一种人工智能领域的技术，它模拟了人类大脑神经元之间的信号传递，用来处理复杂数据。

深度学习技术应用广泛，如在人脸识别、语音识别、自然语言处理、图像识别等领域中都有广泛的应用。

2. 图像分类技术图像分类是指将图像分成若干个类别的过程。

深度学习在图像分类中的应用非常广泛，通常是通过训练深度神经网络来实现图像分类。

深度神经网络可以从大量的图像数据中自动学习特征，并最终生成准确的分类结果。

3. 基于深度学习的图像分类技术的步骤基于深度学习的图像分类技术的步骤如下：（1）准备数据。

获取大量图像数据，将其标注为不同的类别，以用于训练神经网络。

（2）构建神经网络。

使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，来构建一个可训练的神经网络。

（3）训练神经网络。

使用数据集来训练神经网络，并调整神经网络的权重和偏置以提高其准确性。

（4）测试神经网络。

使用测试数据集来评估神经网络的准确性。

（5）使用神经网络进行图像分类。

将训练后的神经网络应用于新的未知图像，使用其输出结果来进行图像分类工作。

4. 优势和局限性基于深度学习的图像分类技术具有以下优势：（1）高准确性。

基于深度学习的图像分类技术准确度比传统的图像分类技术高。

（2）可根据需求自动调整。

由于深度学习神经网络的权重和偏置可以自动调整，所以该技术可以进行自动优化以满足实际需求。

然而，基于深度学习的图像分类技术也存在以下局限性：（1）需要大量数据。

由于深度学习是一种需要大量数据的技术，所以在训练神经网络之前需要收集大量的图像数据集。

（2）需要高性能处理器。

深度学习对计算资源的需求很高，需要高性能处理器和大量的内存和存储器，这增加了成本和难度。

【深度学习系列】⽤Tensorflow进⾏图像分类 上个⽉发布了四篇⽂章，主要讲了深度学习中的“hello world”----mnist图像识别，以及卷积神经⽹络的原理详解，包括基本原理、⾃⼰⼿写CNN和paddlepaddle的源码解析。

这篇主要跟⼤家讲讲如何⽤PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。

所有程序都在⾥，可以⾃⾏下载训练。

在卷积神经⽹络中，有五⼤经典模型，分别是：LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet。

本⽂⾸先⾃⼰设计⼀个⼩型CNN⽹络结构来对图像进⾏分类，再了解⼀下LeNet-5⽹络结构对图像做分类，并⽤⽐较流⾏的Tensorflow框架和百度的PaddlePaddle实现LeNet-5⽹络结构，并对结果对⽐。

什么是图像分类 图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、⾏为分析等其他⾼层视觉任务的基础。

图像分类在很多领域有⼴泛应⽤，包括安防领域的⼈脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联⽹领域基于内容的图像检索和相册⾃动归类，医学领域的图像识别等()　cifar-10数据集 CIFAR-10分类问题是机器学习领域的⼀个通⽤基准，由60000张32*32的RGB彩⾊图⽚构成，共10个分类。

50000张⽤于训练集，10000张⽤于测试集。

其问题是将32X32像素的RGB图像分类成10种类别:飞机，⼿机，鸟，猫，⿅，狗，青蛙，马，船和卡车。

更多信息可以参考和。

常见的还有cifar-100，分类物体达到100类，以及ILSVRC⽐赛的100类。

⾃⼰设计CNN　了解CNN的基本⽹络结构后，⾸先⾃⼰设计⼀个简单的CNN⽹络结构对cifar-10数据进⾏分类。

⽹络结构 代码实现 1.⽹络结构：1#coding:utf-82'''3Created by huxiaoman 2017.11.274simple_cnn.py:⾃⼰设计的⼀个简单的cnn⽹络结构5'''67import os8from PIL import Image9import numpy as np10import paddle.fluid as fluid11from paddle.trainer_config_helpers import *1213 with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '0') != '1'1415def simple_cnn(img):16 conv_pool_1 = works.simple_img_conv_pool(17 input=img,18 filter_size=5,19 num_filters=20,20 num_channel=3,21 pool_size=2,22 pool_stride=2,23 act=paddle.activation.Relu())24 conv_pool_2 = works.simple_img_conv_pool(25 input=conv_pool_1,26 filter_size=5,27 num_filters=50,28 num_channel=20,29 pool_size=2,30 pool_stride=2,31 act=paddle.activation.Relu())32 fc = yer.fc(33 input=conv_pool_2, size=512, act=paddle.activation.Softmax()) 2.训练程序：1#coding:utf-82'''3Created by huxiaoman 2017.11.274train_simple—_cnn.py:训练simple_cnn对cifar10数据集进⾏分类5'''6import sys, os78import paddle.v2 as paddle9from simple_cnn import simple_cnn1011 with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '0') != '1'121314def main():15 datadim = 3 * 32 * 3216 classdim = 101718# PaddlePaddle init19 paddle.init(use_gpu=with_gpu, trainer_count=7)2021 image = yer.data(22 name="image", type=paddle.data_type.dense_vector(datadim))2324# Add neural network config25# option 1. resnet26# net = resnet_cifar10(image, depth=32)27# option 2. vgg28 net = simple_cnn(image)2930 out = yer.fc(31 input=net, size=classdim, act=paddle.activation.Softmax())3233 lbl = yer.data(34 name="label", type=paddle.data_type.integer_value(classdim))35 cost = yer.classification_cost(input=out, label=lbl)3637# Create parameters38 parameters = paddle.parameters.create(cost)3940# Create optimizer41 momentum_optimizer = paddle.optimizer.Momentum(42 momentum=0.9,43 regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0002 * 128),44 learning_rate=0.1 / 128.0,45 learning_rate_decay_a=0.1,46 learning_rate_decay_b=50000 * 100,47 learning_rate_schedule='discexp')4849# End batch and end pass event handler50def event_handler(event):51if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):52if event.batch_id % 100 == 0:53print"\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (54 event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)55else:56 sys.stdout.write('.')57 sys.stdout.flush()58if isinstance(event, paddle.event.EndPass):59# save parameters60 with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:61 parameters.to_tar(f)6263 result = trainer.test(64 reader=paddle.batch(65 paddle.dataset.cifar.test10(), batch_size=128),66 feeding={'image': 0,67'label': 1})68print"\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics)6970# Create trainer71 trainer = paddle.trainer.SGD(72 cost=cost, parameters=parameters, update_equation=momentum_optimizer) 7374# Save the inference topology to protobuf.75 inference_topology = paddle.topology.Topology(layers=out)76 with open("inference_topology.pkl", 'wb') as f:77 inference_topology.serialize_for_inference(f)7879 trainer.train(80 reader=paddle.batch(81 paddle.reader.shuffle(82 paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000),83 batch_size=128),84 num_passes=200,85 event_handler=event_handler,86 feeding={'image': 0,87'label': 1})8889# inference90from PIL import Image91import numpy as np92import os9394def load_image(file):95 im = Image.open(file)96 im = im.resize((32, 32), Image.ANTIALIAS)97 im = np.array(im).astype(np.float32)98# The storage order of the loaded image is W(widht),99# H(height), C(channel). PaddlePaddle requires100# the CHW order, so transpose them.101 im = im.transpose((2, 0, 1)) # CHW102# In the training phase, the channel order of CIFAR103# image is B(Blue), G(green), R(Red). But PIL open104# image in RGB mode. It must swap the channel order.105 im = im[(2, 1, 0), :, :] # BGR106 im = im.flatten()107 im = im / 255.0108return im109110 test_data = []111 cur_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))112 test_data.append((load_image(cur_dir + '/image/dog.png'), ))113114# users can remove the comments and change the model name115# with open('params_pass_50.tar', 'r') as f:116# parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)117118 probs = paddle.infer(119 output_layer=out, parameters=parameters, input=test_data)120 lab = np.argsort(-probs) # probs and lab are the results of one batch data121print"Label of image/dog.png is: %d" % lab[0][0]122123124if__name__ == '__main__':125 main() 3.结果输出1 I1128 21:44:30.218085 14733 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=True --trainer_count=72 [INFO 2017-11-28 21:44:35,874 layers.py:2539] output for__conv_pool_0___conv: c = 20, h = 28, w = 28, size = 156803 [INFO 2017-11-28 21:44:35,874 layers.py:2667] output for__conv_pool_0___pool: c = 20, h = 14, w = 14, size = 39204 [INFO 2017-11-28 21:44:35,875 layers.py:2539] output for__conv_pool_1___conv: c = 50, h = 10, w = 10, size = 50005 [INFO 2017-11-28 21:44:35,876 layers.py:2667] output for__conv_pool_1___pool: c = 50, h = 5, w = 5, size = 12506 I1128 21:44:35.881502 14733 MultiGradientMachine.cpp:99] numLogicalDevices=1 numThreads=7 numDevices=87 I1128 21:44:35.928449 14733 GradientMachine.cpp:85] Initing parameters..8 I1128 21:44:36.056259 14733 GradientMachine.cpp:92] Init parameters done.910 Pass 0, Batch 0, Cost 2.302628, {'classification_error_evaluator': 0.9296875}11 ................................................................................12 ```13 Pass 199, Batch 200, Cost 0.869726, {'classification_error_evaluator': 0.3671875}14 ...................................................................................................15 Pass 199, Batch 300, Cost 0.801396, {'classification_error_evaluator': 0.3046875}16 ..........................................................................................I1128 23:21:39.443141 14733 MultiGradientMachine.cpp:99] numLogicalDevices=1 numThreads=7 numDevices=8 1718 Test with Pass 199, {'classification_error_evaluator': 0.5248000025749207}19 Label of image/dog.png is: 9 我开了7个线程，⽤了8个Tesla K80 GPU训练，batch_size = 128,迭代次数200次，耗时1h37min，错误分类率为0.5248，这个结果，emm，不算很⾼，我们可以把它作为⼀个baseline，后⾯对其进⾏调优。

Tensorflow利⽤卷积神经⽹络实现图⽚分类tensorflow搭建卷积神经⽹络⾮常简单，我们使⽤卷积神经⽹络对fashion mnist数据集进⾏图⽚分类，⾸先导包：import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np导⼊数据集：(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()查看图⽚的shape维度：train_image.shape输出：(60000, 28, 28)由于我们卷积神经⽹络需要的是四维的数据，也就是⼀共需要有四个维度，分别是（图⽚，横向像素，竖直⽅向的像素，channel）。

这个数据集⾥⾯的图像均为三维的矩阵，且为⿊⽩图⽚，因此channel为1，如果是RGB的彩⾊图⽚的话，channel为3.因此我们把三维的图⽚变成4维的图⽚，利⽤numpy即可：train_image=np.expand_dims(train_image,-1)test_image=np.expand_dims(test_image,-1)然后开始搭建卷积神经⽹络，我试了试⾃⼰的这个模型，做出来的结果甚⾄⽐Yun lekun提出的lenet5神经⽹络更好。

搭建神经⽹络的架构如下：model.add(yers.Conv2D(32,(3,3),input_shape=train_image.shape[1:],activation="relu",padding="same"))#添加maxpooling层是因为在之后同样的卷积核能够提取的特征更多，增⼤“感受野”model.add(yers.MaxPool2D())model.add(yers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))model.add(yers.GlobalAveragePooling2D())model.add(yers.Dense(10,activation='softmax'))编译模型：pile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=['acc'])得到图像的分类结果，并绘制loss函数变化的图像，⽤来分析是否模型是否过拟合：plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'),label="loss")plt.plot(history.epoch,history.history.get('val_loss'),label="val_loss")plt.legend()得解。

详解tensorflow训练⾃⼰的数据集实现CNN图像分类利⽤卷积神经⽹络训练图像数据分为以下⼏个步骤1.读取图⽚⽂件2.产⽣⽤于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、⽹络）4.训练1 读取图⽚⽂件def get_files(filename):class_train = []label_train = []for train_class in os.listdir(filename):for pic in os.listdir(filename+train_class):class_train.append(filename+train_class+'/'+pic)label_train.append(train_class)temp = np.array([class_train,label_train])temp = temp.transpose()#shuffle the samplesnp.random.shuffle(temp)#after transpose, images is in dimension 0 and label in dimension 1image_list = list(temp[:,0])label_list = list(temp[:,1])label_list = [int(i) for i in label_list]#print(label_list)return image_list,label_list这⾥⽂件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后⾯要转为tensor类型数据）。

然后将image和label转为list格式数据，因为后边⽤到的的⼀些tensorflow函数接收的是list格式数据。

2 产⽣⽤于训练的批次def get_batches(image,label,resize_w,resize_h,batch_size,capacity):#convert the list of images and labels to tensorimage = tf.cast(image,tf.string)label = tf.cast(label,tf.int64)queue = tf.train.slice_input_producer([image,label])label = queue[1]image_c = tf.read_file(queue[0])image = tf.image.decode_jpeg(image_c,channels = 3)#resizeimage = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(image,resize_w,resize_h)#(x - mean) / adjusted_stddevimage = tf.image.per_image_standardization(image)image_batch,label_batch = tf.train.batch([image,label],batch_size = batch_size,num_threads = 64,capacity = capacity)images_batch = tf.cast(image_batch,tf.float32)labels_batch = tf.reshape(label_batch,[batch_size])return images_batch,labels_batch⾸先使⽤tf.cast转化为tensorflow数据格式，使⽤tf.train.slice_input_producer实现⼀个输⼊的队列。

TensorFlow图像识别（物体分类）⼊门教程本⽂主要介绍了如何使⽤TensorFlow环境运⾏⼀个最基本的图像分类器（Win10系统）。

源码地址https:///sourcedexter/tfClassifier/tree/master/image_classification （这个⼤神好像改名了，原来叫akshaypai来着）⼀．基础概念介绍1.物体分类的思想物体分类，也就是训练系统识别各个物体，如猫咪、狗狗、汽车等。

TensorFlow是⾕歌开发出的⼈⼯智能学习系统，相当于我们的运⾏环境。

2.神经⽹络与Inception v3体系结构模型神经⽹络⽰意图如下：通俗了讲，就是将若⼲个输⼊，进⾏若⼲次操作（线性或者⾮线性），最后输出结果。

Inception v3模型是⾕歌发布的⼀个深层卷积⽹络模型。

我们使⽤的retrain_new.py脚本就是使⽤了Inception v3模型进⾏⼀个迁移学习。

3.训练集、测试集和验证集训练集⽤来训练模型，验证集⽤来验证模型是否进⾏了过拟合，测试集⽤来测试模型的准确程度。

三种图⽚集的⽐例会对准确度产⽣影响。

4.学习速率不同的学习速率会导致不同的结果。

如果速率过⼤，会导致准确率在训练的过程中不断上下跳动，如果速率过⼩会导致在训练结束前⽆法到达预期准确度。

⼆．环境搭建1.Python环境搭建具体的python搭建细节可以⾃⾏百度。

参考链接：这⾥要注意⼀下版本，因为要对应后⽂的cuDnn库与cuda的版本。

（我⽤的是python 3.6.4）2.TensorFlow环境搭建（gpu）（1）直接pip安装。

命令：pip install tensorflow-gpu这样就安装好TensorFlow了，但是我们还需要GPU加速，所以还需要安装cuda和cuDnn（专门为deep learning准备的加速库）。

（2）cuda安装cuda v8.0安装包下载：进⾏如下选择：下载完后正常安装就可以了。

Tensorflow2⾃定义数据集图⽚完成图⽚分类任务对于⾃定义数据集的图⽚任务，通⽤流程⼀般分为以下⼏个步骤：Load dataTrain-Val-TestBuild modelTransfer Learning其中⼤部分精⼒会花在数据的准备和预处理上，本⽂⽤⼀种较为通⽤的数据处理⼿段，并通过⼿动构建，简单模型，层数较深的resnet⽹络，和基于VGG19的迁移学习。

你可以通过这个例⼦，快速搭建⽹络，并训练处⼀个较为满意的结果。

1. Load data数据集来⾃Pokemon的5分类数据，每⼀种的图⽚数量为200多张，是⼀个较⼩型的数据集。

官⽅项⽬链接：1.1 数据集介绍Pokemon⽂件夹中包含5个⼦⽂件，其中每个⼦⽂件夹名为对应的类别名。

⽂件夹中包含有png， jpeg的图⽚⽂件。

1.2 解题思路由于⽂件夹中没有划分，训练集和测试集，所以需要构建⼀个csv⽂件读取所有的⽂件，及其类别shuffle数据集以后，划分Train_val_test对数据进⾏预处理, 数据标准化，数据增强，可视化处理"""python# 创建数字编码表import osimport globimport randomimport csvimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as pltimport timedef load_csv(root, filename, name2label):"""将分散在各⽂件夹中的图⽚, 转换为图⽚和label对应的⼀个dataset⽂件, 格式为csv:param root: ⽂件路径(每个⼦⽂件夹中的⽂件属于⼀类):param filename: ⽂件名:param name2label: 类名编码表 {'类名1':0, '类名2':1..}:return: images, labels"""# 判断是否csv⽂件已经⽣成if not os.path.exists(os.path.join(root, filename)): # join-将路径与⽂件名何为⼀个路径并返回(没有会⽣成新路径) images = [] # 存的是⽂件路径for name in name2label.keys():# pokemon\pikachu\00000001.png# glob.glob() 利⽤通配符检索路径内的⽂件,类似于正则表达式images += glob.glob(os.path.join(root, name, '*')) # png, jpg, jpegprint(name2label)print(len(images), images)random.shuffle(images)with open(os.path.join(root, filename), 'w', newline='') as f:writer = csv.writer(f)for img in images:name = img.split(os.sep)[1] # os.sep 表⽰分隔符 window-'\\' , linux-'/'label = name2label[name] # 0, 1, 2..# 'pokemon\\bulbasaur\\00000000.png', 0writer.writerow([img, label]) # 如果不设定newline='', 2个数据会分为2⾏写print('write into csv file:', filename)# 读取现有⽂件images, labels = [], []with open(os.path.join(root, filename)) as f:reader = csv.reader(f)for row in reader:# 'pokemon\\bulbasaur\\00000000.png', 0img, label = rowlabel = int(label) # str-> intimages.append(img)labels.append(label)assert len(images) == len(labels)return images, labelsdef load_pokemon(root, mode='train'):"""# 创建数字编码表:param root: root path:param mode: train, valid, test:return: images, labels, name2label"""name2label = {} # {'bulbasaur': 0, 'charmander': 1, 'mewtwo': 2, 'pikachu': 3, 'squirtle': 4}for name in sorted(os.listdir(os.path.join(root))):# sorted() 是为了复现结果的⼀致性# os.listdir - 返回路径下的所有⽂件(⽂件夹,⽂件)列表if not os.path.isdir(os.path.join(root, name)): # 是否为⽂件夹且是否存在continue# 每个类别编码⼀个数字name2label[name] = len(name2label)# 读取labelimages, labels = load_csv(root, 'images.csv', name2label)# 划分数据集 [6:2:2]if mode == 'train':images = images[:int(0.6 * len(images))]labels = labels[:int(0.6 * len(labels))] # len(images) == len(labels)elif mode == 'valid':images = images[int(0.6 * len(images)):int(0.8 * len(images))]labels = labels[int(0.6 * len(labels)):int(0.8 * len(labels))]else:images = images[int(0.8 * len(images)):]labels = labels[int(0.8 * len(labels)):]return images, labels, name2label# imagenet 数据集均值, ⽅差img_mean = tf.constant([0.485, 0.456, 0.406]) # 3 channelimg_std = tf.constant([0.229, 0.224, 0.225])def normalization(x, mean=img_mean, std=img_std):# [224, 224, 3]x = (x - mean) / stdreturn xdef denormalization(x, mean=img_mean, std=img_std):x = x * std + meanreturn xdef preprocess(x, y):# x: path, y: labelx = tf.io.read_file(x) # 2进制# x = tf.image.decode_image(x)x = tf.image.decode_jpeg(x, channels=3) # RGBAx = tf.image.resize(x, [244, 244])# data augmentation# x = tf.image.random_flip_up_down(x)x = tf.image.random_flip_left_right(x)x = tf.image.random_crop(x, [224, 224, 3]) # 模型缩减⽐例不宜过⼤,否则会增⼤训练难度x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. # unit8 -> float32# U[0,1] -> N(0,1) # 提⾼训练准确度x = normalization(x)y = tf.convert_to_tensor(y)return x, ydef main():images, labels, name2label = load_pokemon('pokemon', 'train')print('images:', len(images), images)print('labels:', len(labels), labels)# print(name2label)# .map()函数要位于.batch()之前, 否则 x=tf.io.read_file()会⼀次读取⼀个batch的图⽚,从⽽报错db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).map(preprocess).shuffle(1000).batch(32)# tf.summary()# 提供了各类⽅法（⽀持各种多种格式）⽤于保存训练过程中产⽣的数据（⽐如loss_value、accuracy、整个variable）， # 这些数据以⽇志⽂件的形式保存到指定的⽂件夹中。

使⽤TensorFlow进⾏图⽚分类实例本⽂使⽤TensorFlow的基本语法（不使⽤⾼级库），搭建神经⽹络，来完成图⽚分类的功能。

实现流程是：主要分为：制作数据集、搭建CNN⽹络进⾏训练，使⽤测试集验证、对⼀张实际应⽤的图⽚进⾏预测。

开发环境：ancanada + python3.5 +tensorflow1.3⽂件结构如图所⽰：data⾥⾯存放的是图⽚，net⾥⽤来存放训练的模型，TFrecorder是制作数据集图⽚预处理，resnet是搭建的resnet18层的⽹络结构，之后的⼏个⽂件见名知义。

1、制作数据集制作数据集的图⽚来源，可以使⽤Python从百度上爬去，将图⽚下载到⽂件夹中，每⼀个类别分为⼀个⽂件夹，我们使⽤TensorFlow中的tfrecord，将图⽚划为同⼀格式，并且为每⼀类图⽚添加上标签，最后⽣成tfrecord⽂件，并将其作为神经⽹络的输⼊。

如图所⽰，bottle、paper⾥⾯存放的是瓶⼦和纸盒两类图⽚，record⽤来存放tfrecord⽂件，testdata是最后⽤来预测的图⽚这样，制作数据集的代码可以分为，⽣成tfrecord⽂件、读取tfrecord⽂件、读取的tfrecord⽂件的图⽚分为⼀个batch，这三个函数进⾏编写，数据集⾥分为训练集和测试集，我是将每⼀类的图⽚的前70%存储为训练集的tfrecord⽂件，剩下的30%存储为测试集的tfrecord⽂件。

下⾯是我的实现代码：1import tensorflow as tf2from PIL import Image3import os4import matplotlib.pyplot as plt5import numpy as np67 path = "D:\code\resnet\data"8 train_record_path = "data/record/train.tfrecords"9 test_record_path = "data/record/test.tfrecords"10 classes={'bottle','paper'} #⼈为设定 2 类1112def _byteslist(value):13return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value])) 1415def _int64list(value):16return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value]))17def create_train_record():18 writer = tf.python_io.TFRecordWriter(train_record_path)19 NUM = 120for index, name in enumerate(classes):21 class_path = path + "/" + name + '/'22 l = int(len(os.listdir(class_path))*0.7)23print("create tf "+str(index))24for image_name in os.listdir(class_path)[:l]:25 image_path = class_path + image_name26 img = Image.open(image_path)27 img = img.resize((224, 224))28 img_raw = img.tobytes()29 example = tf.train.Example(30 features=tf.train.Features(feature={31'label': _int64list(index),32'img_raw': _byteslist(img_raw)}))33 writer.write(example.SerializeToString())34print('creat train record in ', NUM)35 NUM += 136 writer.close()37print('creat_train_record success !')3839def create_test_record():40 writer = tf.python_io.TFRecordWriter(test_record_path)41 NUM = 142for index,name in enumerate(classes):43 class_path = path + "/"+name+"/"44 l = int(len(os.listdir(class_path))*0.7)45for image_name in os.listdir(class_path)[l:]:46 image_path = class_path + image_name47 img = Image.open(image_path)48 img = img.resize((224,224))49 img_raw = img.tobytes()50 example = tf.train.Example(51 features = tf.train.Features(feature={52'label':_int64list(index),53'img_raw':_byteslist(img_raw)}))54 writer.write(example.SerializeToString())55print('creat test record in',NUM)56 NUM+=157 writer.close()58print('creat_test_record success !')5960def read_record(filename, img_w, img_h):61 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])62 reader = tf.TFRecordReader()63 _, serialize_example = reader.read(filename_queue)64 feature = tf.parse_single_example(65 serialize_example,66 features={67'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),68'img_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string)})69 label = feature['label']70 img = feature['img_raw']71 img = tf.decode_raw(img, tf.uint8)72 img = tf.reshape(img, (224, 224, 3))73 img = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img, img_w, img_h)74 img = tf.cast(img, tf.float32)/25575 label = tf.cast(label, tf.int32)76return img, label7778def get_batch_record(filename, batch_size, img_W, img_H):79 image, label = read_record(filename, img_W, img_H)80 image_batch, label_batch= tf.train.shuffle_batch([image, label],81 batch_size=batch_size,8283 capacity=30,84 min_after_dequeue=10)85 label_batch = tf.one_hot(label_batch,depth=2)86return image_batch, label_batch87888990# if __name__ == '__main__':91# img, label = get_batch_record(test_record_path,1,224,224)92# print(img)9394# img, label = get_batch_record(test_record_path,2, 224, 224)9596# with tf.Session() as sess:97#98# sess.run(tf.global_variables_initializer())99# sess.run(tf.local_variables_initializer())100# coord = tf.train.Coordinator()101# threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)102# for i in range(200):103# image, l =sess.run([img, label])104# print(image[0].shape)105106# #print(image[1].shape)107# print(l[0])108109# plt.imshow(image[0])111# plt.show()112# coord.request_stop()上述代码的说明：⽣成tfrecord⽂件时每⼀类图⽚的label值是定义数组class的索引号，class数组是{bottle，paper}，那么bottle⽂件夹中图⽚的标签值（label）是0，图⽚预处理基本上就两步，第⼀裁剪放缩到（224,224,3），第⼆步将图⽚的像素值归⼀化为0到1之间，标签值在形成⼀个batch时候，⼜转换为onehot格式。