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Python深度學習之圖像識別
2019-11-19
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Python<a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學習</a>之圖像識別

作者 | 周偉能

來源 | 小叮當講SAS和Python

Python在機器學習（人工智能，AI）方面有著很大的優(yōu)勢。談到人工智能，一般也會談到其實現(xiàn)的語言Python。前面有幾講也是關于機器學習在圖像識別中的應用。今天再來講一個關于運用google的深度學習框架tensorflow和keras進行訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，并對未知圖像進行預測。

導入python模塊

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導入圖像數(shù)據(jù)

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合并列表數(shù)據(jù)

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將圖片數(shù)據(jù)轉化為數(shù)組

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顯示一張圖片

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訓練神經(jīng)網(wǎng)絡

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我們可以看到測試集的準確率達到99.67%

預測一個圖像

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預測為汽車的概率為100%。（括號內(nèi)為真實標簽）

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預測為美女的概率為100%。（括號內(nèi)為真實標簽）

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測試集中前15個圖像預測完全正確。Nice!

最后我們來識別單張圖片。

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結果預測為汽車。Nice!

最后來預測一下外部隨便下載的汽車或美女圖片

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預測為汽車，不錯！

小編這里有10張圖片，前5張為汽車圖片，后五張為美女圖片。

下面進行批量預測：

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結果也是完全正確。

看到這里，感覺神經(jīng)網(wǎng)絡是不是很神奇，要想讓神經(jīng)網(wǎng)絡預測得準確，我們就必須給予大量的數(shù)據(jù)進行訓練模型，優(yōu)化模型，以至于達到準確識別圖像的目的，圖像識別作為人工智能的一部分，現(xiàn)在已經(jīng)慢慢走向成熟，雖然機器也有出錯的時候，但是進過不斷優(yōu)化，錯誤率將會越來越小，相信機器智能或者人工智能時代能夠創(chuàng)造出更多智能而美好的東西。為社會，為人類的自由做出更大的貢獻。

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