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一、图像分类简介

1. 图像分类

图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应的标签任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签

2. 常用数据集

（1）mnist数据集

from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载mnist数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

（2）CIFAR10和CIFAR100

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10, cifar100
# 加载cifar10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifer10.load_data()
# 加载cifar100数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar100.load_data()

（3）ImageNet

ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的数据集，现在作为预数据集进行使用