计算机视觉之 TensorFlow 趣学之旅，构建 AI 视界！

人工智能

2023-10-28 02:36:16

计算机视觉：赋能 AI 以感知世界

计算机视觉，作为人工智能的一个分支，赋予机器“看”和“理解”的能力。它广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域，为自动驾驶、医疗诊断、智能家居等行业带来了革命性的影响。

TensorFlow：机器学习与深度学习的利器

TensorFlow 是 Google 开发的一个开源机器学习框架，为构建和训练神经网络提供了强大的支持。其广泛的工具和生态系统使其成为计算机视觉领域的理想选择。

TensorFlow 入门：构建计算机视觉应用的基石

在本文中，我们将从头开始探索 TensorFlow 的计算机视觉功能。我们将深入了解以下关键概念：

1. 图：计算任务的图形表示

图是 TensorFlow 中表示计算任务的数据结构。它将计算分解为一系列节点和边，使复杂的计算变得容易管理。

2. 会话：图执行的环境

会话是 TensorFlow 中执行图的上下文。它负责管理图中资源的分配和释放，并提供执行图操作所需的接口。

3. 张量：数据的多维表示

张量是 TensorFlow 中表示数据的多维数组。它可以包含标量、向量或更高维度的数组，是构建神经网络的基础。

4. 变量：维护训练状态

变量是 TensorFlow 中用于维护训练状态的可训练参数。它们的值在训练过程中根据数据更新，用于调整神经网络的权重和偏差。

5. feed 和 fetch：操作数据的管道

feed 和 fetch 机制允许我们在会话中为操作提供输入数据并获取输出结果。它们是执行图中操作并与外部世界交互的关键手段。

示例代码：构建图像分类模型

为了巩固这些概念，让我们编写一个使用 TensorFlow 进行图像分类的 Python 代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载图像数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 构建神经网络
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.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)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)