完整代码数据与注释：TensorFlow 垃圾分类应用

1. 概述

简介

垃圾分类是当前社会关注的重要议题之一，传统的垃圾分类方式依靠人工识别，效率低下且容易出错。基于深度学习的垃圾分类技术能够有效解决上述问题，具有广阔的应用前景。

项目目标

本项目旨在利用 TensorFlow 框架构建一个垃圾分类系统，实现以下目标：

• 能够识别常见生活垃圾的类别；
• 具有较高的识别准确率；
• 可用于实际应用场景，如智能垃圾桶、垃圾分类小程序等。
  
  

2. 环境配置

TensorFlow 版本

本项目使用 TensorFlow 2.9.1 版本。

其他依赖库

NumPy
Matplotlib
Pillow
FastAPI

3. 数据集处理

数据集介绍

本项目使用 Kaggle 上的 垃圾分类数据集: [移除了无效网址]。该数据集包含 42 类垃圾的 12,000 张图像，每类图像 300 张。

数据预处理步骤

读取图像并转换为 RGB 格式；
缩放图像为统一大小（32x32 像素）；
将数据集划分为训练集和测试集，比例为 8:2；
将数据保存为 NumPy 数组格式。

加载预处理后的数据

train_images = np.load("train_images.npy")
train_labels = np.load("train_labels.npy")
test_images = np.load("test_images.npy")
test_labels = np.load("test_labels.npy")
Use code with caution.

4. 模型构建

模型架构

本项目采用 MobileNetV2 作为模型架构，该模型具有较好的轻量性和准确性。

模型编译

model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
    input_shape=(32, 32