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文档简介
目录1案例目标01任务环境配置02任务案例实施04任务案例分析02任务03任务1案例目标案例目标通过一个花朵图像分类案例，掌握深度学习框架keras的建模流程；熟悉数据的加载以及从文件中生成数据集的方法；掌握使用matplotlib工具绘制训练曲线的方法，初步了解模型过拟合的概念。12案例分析2案例分析本案例使用keras框架实现对5种花朵图像进行分类；本案例使用keras的Sequential方法创建模型；本案例使用preprocessing.image_dataset_from_directory从图像文件中加载数据并生成数据集；本案例从指定网址中下载花朵图像数据，数据包含约3700张5类花朵图像。3环境配置3环境配置Windows10tensorflow=2.10.0matplotlib=3.6.1numpy=1.23.44案例实施4案例实施部分代码展示：1、导入库导入本案例要使用的库：4案例实施2、下载数据集并展示图像从指定的网址中下载图像文件：4案例实施计算图像的数量，并展示图像示例：4案例实施3、将图像加载到tf.data.dataset中4案例实施4、搭建模型4案例实施5、编译训并练模型编译模型：训练模
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