TensorFlow实战：用卷积神经网络训练图像分类_使用tensor flow设计一个卷积神经网络模型用于图像分类

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大家都知道，深度学习是一种能够处理高维数据的机器学习方法，而传统机器学习方法往往只能处理低维数据，如电子邮件过滤、垃圾邮件分类等。而随着计算机视觉领域的崛起，图像识别和分类也成为热门话题之一。目前最流行的图像分类算法有基于CNN（Convolutional Neural Network）的AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，而TensorFlow是Google开源的用于深度学习的计算库。

这篇文章将带你了解并实践TensorFlow在图像分类方面的应用。

2. 基本概念及术语说明

2.1 Tensorflow概述

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google主导开发，其主要特点如下：

• 灵活性：提供可扩展的结构，适合不同大小的数据集；
• 可移植性：无需考虑底层硬件的性能差异，跨平台部署；
• 自动求导：利用链式法则自动计算梯度，实现高效的模型训练；
• 模块化：提供丰富的API，方便用户进行自定义；

2.2 卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），或称为卷积网络（ConvNets）,是深度学习中的一个重要模型，它的提出主要解决了图像特征提取的问题。它是神经网络的一种类型，包括卷积层、池化层、归一化层、全连接层、激活函数等模块。卷积神经网络由卷积层、池化层、dropou