9、图像分类与迁移学习实战

图像分类与迁移学习实战

1. 环境准备与模型导入

在开始图像分类任务之前，我们需要导入必要的库。特别要注意的是，需要导入 tensorflow_hub ，另外， numpy 和 matplotlib 的导入与之前的项目用途相同。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

我们将使用预训练的MobileNet分类器进行这个项目。可以在TensorFlow Hub上找到这个分类器，点击“Copy URL”按钮复制模型的URL：

classifier_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/4"
IMAGE_SHAPE = (224, 224)

该模型要求输入的图像尺寸为224x224像素，这在模型的描述中有说明。

2. 创建模型

接下来，使用Sequential API创建模型：

classifier = tf.keras.Sequential([
    hub.KerasLayer(classifier_u