周伟能来源
小叮当讲SAS和PythonPython在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。导入python模块导入图像数据合并列表数据将图片数据转化为数组显示一张图片训练神经网络我们可以看到测试集的准确率达到99.67%预测一个图像预测为汽车的概率为%。（括号内为真实标签）预测为美女的概率为%。（括号内为真实标签）测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!最后我们来识别单张图片。结果预测为汽车。Nice!最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片预测为汽车，不错！小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。下面进行批量预测：结果也是完全正确。看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。
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