Python深度学习之图像识别——CDA网校

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CDA网校：数据科学、人工智能从业者的在线学院。

数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习

作者 | 周伟能

来源 | 小叮当讲SAS和Python

Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

导入python模块

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导入图像数据

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合并列表数据

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将图片数据转化为数组

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显示一张图片

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训练神经网络

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我们可以看到测试集的准确率达到99.67%

预测一个图像

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预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）

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预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）

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测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!

最后我们来识别单张图片。

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结果预测为汽车。Nice!

最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片

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预测为汽车，不错！

小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。

下面进行批量预测：

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结果也是完全正确。

看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。

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完 谢谢观看

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关键词：python 深度学习 人工智能 Display margin