基于TensorFlow和Keras实现的垃圾分类系统源代码+详细文档下载

weixin_39821746 2023-09-15 13:02:03

基于TensorFlow和Keras实现的垃圾分类系统源代码+详细文档 1、data_gen.py用于数据生成 2、models.py曾使用过的模型 3、train.py用于模型的训练 4、predict.py用于模型可视化预测（tf>=2.0) 5、kaggle_submit.py最终kaggle上的提交源码。 6、history为历史模型的History(loss,acc) , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/shiyunzhe2021/88278726?utm_source=bbsseo

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垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。测试结果示例：

基于TensorFlow和Keras的垃圾分类模型本篇博客主要介绍基于TensorFlow和Keras实现垃圾分类模型，目前是一篇占坑的博客，由于该项目目前用于参加比赛，因此暂时不能提供代码，感兴趣的可以私信我一起交流，识别结果如下所示：

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers """ 基于tensorflow框架/mnist数据集,建一个三层全连接神经网络的10分类模型; python代码的简单实现参考文献： Tensorflow文档函数式API部分 https://tensorflow.google.cn/guide/keras/functional 详细解释：Epoch、batc.

垃圾分类是现代城市中越来越重要的问题，通过垃圾分类可以有效地减少环境污染和资源浪费。随着人工智能技术的发展，使用机器学习模型进行垃圾分类已经成为了一种趋势。本文将介绍如何使用Python、TensorFlow和Keras来进行垃圾分类。

使用 Python 和深度学习库 Keras 来构建一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统环境设置首先，我们需要设置开发环境。以下是我们需要安装的软件： Python 3 TensorFlow 2.x Flask numpy matplotlib scikit-learn pillow 我们可以使用 pip 命令来安装这些软件包： pip install tensorflow flask numpy matplotlib scikit-learn pillow 数据集我们将使用 Kaggle 提供的一个垃圾分类数据集，该数据集包含 6 种不同类型的垃圾：纸张，塑料，玻璃，金属，纺织品和垃圾堆。该数据集包含大约 2,400 张图像，其中每个类别有 400 张图像。可以在此处下载该数据集：

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