使用深度学习算法进行图像分类任务

使用深度学习算法进行图像分类任务

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。其中一个最常见的任务就是图像分类，即将给定的图像分为不同的类别。本文将介绍如何使用深度学习算法进行图像分类，并提供相应的源代码。

一、数据集准备与预处理
首先，我们需要一个合适的图像数据集来训练我们的分类算法。常用的图像分类数据集包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet等。这些数据集包含了数千甚至数百万张不同类别的图像，可以用于训练和评估深度学习模型。

在预处理阶段，我们需要将原始图像转换为适合输入深度学习模型的形式。通常，我们会将图像调整为统一的大小，并进行归一化处理，以便提高算法的鲁棒性和性能。

以下是一个示例代码片段，展示了如何加载图像数据集并进行预处理：

import numpy as np
from PIL import Image

def load_dataset():<