如何用Python和深度神经网络识别图像？

既然哆啦a梦是机械人，咱们就别的┞芬个机械仁攀来区分吧。

一提到机械人，我急速就想起来了它。

这是打印出的猜测标记序列：

对，机械人瓦力（WALLE）。

我给你预备好了119张哆啦a梦的┞氛片，和80张瓦力的┞氛片。图片已经上传到了这个Github项目（https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fwshuyi%2Fdemo-python-image-classification）。

解压后，你会看到目次下有个image文件夹，个中包含两个子目次，分别是doraemon和walle。

打开个中doraemon的目次，我们看看都有哪些图片。

model = tc.image_classifier.create(train_data, target='label')

这些图片，大年夜小不一，长宽比例也各不雷同。

我们再来看看瓦力，也是类似的状况。

数据已经有了，下面我们来预备一下情况设备。

2、情况

我们应用Python集成运行情况Anaconda。

data

请到这个网址（https://link.jianshu.com/?t=https%3A%2F%2Fwww.continuum.io%2Fdownloads）下载最新版的Anaconda。

下拉页面，找到下载地位。根据你今朝应用的体系，网战换辉动推荐给你合适的版本下载。我应用的是macOS，下载文件格局为pkg。

可以看到，哆啦a梦的图片真是八门五花。各类场景、背景色彩、神情、动作、角度……不一而足。

下载页面区捉崾登Python 3.6版，右侧是2.7版。请选择2.7版本。

安装好Anaconda后，我们须要安装TuriCreate。

请到你的“终端”（Linux, macOS）或者“敕令提示符”（Windows）下面，进入咱们方才下载解压后的样例目次。

然后，我们激活turi虚拟情况。

在这个情况中，我们安装最新版的TuriCreate。

如许就进入到了Jupyter标记本情况。我们新建一个Python 2标记本。

如许就出现了一个空白标记本。

点击左上角标记本名称，修改为有意义的标记本名“demo-python-image-classification”。

预备工作完毕，下面我们就可以开端编写法度榜样了。

3、代码

起首，我们读入TuriCreate软件包。它是苹不雅并购来的机械进修框架，为开辟者供给异常简便的数据分析与人工智能接口。

import turicreate as tc

我们指定图像地点的文件夹image。

img_folder = 'image'

前面介绍了，image下，有哆啦a梦和瓦力这两个文件夹。留意如不雅将来你须要辨别其他的图片（例如猫和狗），请把不合类其余图片也在image平分别存入不呵９依υ?件夹，这些文件夹的名称就是图片的类别号(cat和dog)。

然后，我们让TuriCreate攫取所有的图像文件，并且存储到data数据框。

data = tc.image_analysis.load_images(img_folder, with_path=True)

这里可能会出缺点信息。

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