基于Python、Tensorflow的图像分类

如何进行图像分类。获取他的数据集，并使用深度学习对恶性和良性进行分类。

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我只能使用Python和Tensorflow。我需要为数据集分割、预处理和训练以及在测试图像上创建预测编写代码。如何开始和如何编码？

我和一周前的情况差不多，所以我来了

准备一些咖啡

您可能希望先让一切都运行起来并准备好工作。从一个好的Python3.x或2.7环境开始，我个人推荐Anaconda，因为它有很多您可能需要的有用包。 在那之后，你想让Tensorflow启动并运行，看一看，但现在还不安装它，只要满足要求，比如你是否愿意使用Tensorflow和Nvidia GPU的处理能力

当您准备好安装tensorflow后，只需创建一个您最喜欢的虚拟环境

conda create-n python=x.x

其中x.x是您愿意使用的python版本，是您环境的名称（将其作为您的车间，使用您需要的所有工具，在这里您可以在不损坏计算机的情况下制造混乱）。之后，您可以使用

pip安装来安装Tensorflow和Keras（一个有用的python模块，在以Tensorflow为后端的神经网络上工作），升级Tensorflow gpu

和

pip安装Keras

。如果您愿意使用Python3.x，也可以使用

pip3

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在这之后，你所要做的就是阅读和阅读，从基础开始，期待着创建你的第一个神经网络等等。

我几乎和一周前一样处于你的状态，所以我来了

准备一些咖啡

您可能希望先让一切都运行起来并准备好工作。从一个好的Python3.x或2.7环境开始，我个人推荐Anaconda，因为它有很多您可能需要的有用包。 在那之后，你想让Tensorflow启动并运行，看一看，但现在还不安装它，只要满足要求，比如你是否愿意使用Tensorflow和Nvidia GPU的处理能力

当您准备好安装tensorflow后，只需创建一个您最喜欢的虚拟环境

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其中x.x是您愿意使用的python版本，是您环境的名称（将其作为您的车间，使用您需要的所有工具，在这里您可以在不损坏计算机的情况下制造混乱）。之后，您可以使用

pip安装来安装Tensorflow和Keras（一个有用的python模块，在以Tensorflow为后端的神经网络上工作），升级Tensorflow gpu

和

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。如果您愿意使用Python3.x，也可以使用

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在此之后，您所要做的就是阅读和阅读，从基础开始，期待创建您的第一个神经网络等等。

请提供好的材料/教程链接，其中包含使用深度神经网络构建第一个图像分类器的基本理解。用于数据集分割、预处理和训练，以及创建测试图像预测，以及快速性能测量报告。请提供好的材料/教程链接，其中包含使用深度神经网络构建第一个图像分类器的基本理解。用于数据集拆分、预处理和培训，以及在测试映像上创建预测，以及快速性能度量报告。嗨，Rutvij，欢迎使用SO。你的问题太广泛了，很可能会被否决或删除。请看这里以改进您的问题，并更具体地说：嗨，Rutvij，欢迎来到SO。你的问题太广泛了，很可能会被否决或删除。请查看此处以改进您的问题，并更具体地说明：