Python 以tensorflow cifar10为例构建一个简单的图像识别引擎
我想做一个简单的引擎来分类的图像数据集，我正在寻求指导或帮助 我已经对数据集进行了训练，并将训练模型（1000000）和评估保存了约86.6% 下面是我想遵循的步骤：Python 以tensorflow cifar10为例构建一个简单的图像识别引擎,python,image,classification,tensorflow,deep-learning,Python,Image,Classification,Tensorflow,Deep Learning,我想做一个简单的引擎来分类的图像数据集，我正在寻求指导或帮助 我已经对数据集进行了训练，并将训练模型（1000000）和评估保存了约86.6% 下面是我想遵循的步骤： 下载图像并转换为tensorflow数据集（我不确定，因为它都转换为bin类型） 通过cifar10在经过训练的模型上输入图像，并测试该图像是否为狗、猫或其他（打印值为…该图像为狗，精确度为70%） 或者，如果我输入了多个图像，则分发图像文件夹 其全部目的是通过tensorflow将所有过程可视化并实际使用 如果有人能至少给我一个