【中草药辨认体系】Python+卷积神经网络算法+深度学习项目+人工智能项目+Te ...

一、介绍

中草药辨认体系。本体系基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法（ResNet50算法）通过对10中常见的中草药图片数据集（‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’）进行练习，得到一个辨认精度较高的H5格式模子文件，然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面，实现用户上传一张图片辨认其名称。
二、效果图片展示

三、演示视频 and 代码 and 安装

地点：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/fqkwp6aa2ely3tpx
四、TensorFlow介绍

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，广泛应用于各种人工智能领域，特别是在图像辨认技能方面表现出色。它支持多种语言接口，此中Python是最常用的一种。TensorFlow提供了灵活且强盛的工具集，可以用来开发复杂的图像辨认模子，如卷积神经网络（CNN）。
在图像辨认方面，TensorFlow的几个主要特点包括：

• 高性能计算支持：TensorFlow可以使用GPU和TPU进行高效的数值计算，极大地加快了模子的练习和推断过程。
  
• 灵活的模子构建：TensorFlow提供了多种构建模子的方式，包括顺序模子、函数式API以及低级API，使得开发者能够根据需要灵活选择。
  
• 丰富的预练习模子和资源：通过TensorFlow Hub，用户可以访问大量的预练习模子，这些模子可以被用来进行迁徙学习，显著降低开发新模子的时间和资源斲丧。
  
• 强盛的社区和生态体系：作为一个由Google支持的项目，TensorFlow拥有广泛的开发者社区和生态体系，提供丰富的教程、工具和库来支持开发者。
  

下面是使用TensorFlow构建一个简朴的CNN模子来分类CIFAR-10数据库中的图像。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含60000张32x32的彩色图像，分为10个种别。

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras import layers, models
3. import numpy as not
5. # 加载CIFAR-10数据集
6. (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
8. # 数据预处理，归一化
9. train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
11. # 构建模型
12. model = models.Sequential()
13. model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
14. model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
15. model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
16. model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
17. model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
18. model.add(layers.Flatten())
19. model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
20. model.add(layers.Dense(10))
22. # 编译模型
23. model.compile(optimizer='adam',
24.               loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
25.               metrics=['accuracy'])
27. # 训练模型
28. history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
29.                     validation_data=(test. images, test_labels))
31. # 评估模型
32. test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
33. print(f"Test accuracy: {test_acc}")

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