Python软体中使用Keras进行图像分类：从数据准备到模型部署
使用Keras进行图像分类：从数据准备到模型部署
图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于各种实际场景，如人脸识别、物体检测和医疗影像分析。Keras是一个高层神经网络API，能够简化深度学习模型的构建和训练过程。本文将详细介绍如何使用Keras编写一个函数，实现图像分类任务。我们将从数据准备、模型构建、训练与评估、到模型部署，逐步讲解每个步骤，帮助你快速掌握图像分类的基本流程。
一、安装和导入Keras
首先，我们需要安装Keras和TensorFlow。你可以使用pip命令来安装：
pip install tensorflow keras
安装完成后，我们可以在Python脚本中导入必要的库：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras