一、介绍
鸟类识别系统，应用Python作为次要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最初失去一个辨认精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片辨认其名称。
数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集
二、成果展现
三、演示视频+代码
视频+残缺代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/txsu6elpcf0o5az1
四、TensorFlow应用
TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架。它的设计指标是让开发者可能更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。TensorFlow的核心理念是应用计算图来示意简单的数值计算过程，这使得它可能高效地执行分布式计算和主动微分操作。
TensorFlow的特点之一是其灵活性。它提供了丰盛的工具和库，实用于各种机器学习工作和算法。无论是传统的机器学习算法还是深度学习模型，TensorFlow都能够提供弱小的反对。此外，TensorFlow还反对多种硬件和平台，包含CPU、GPU和TPU等，使得开发者能够依据理论需要抉择最合适的计算资源。
TensorFlow应用计算图来示意机器学习模型。计算图是一种数据流图，其中节点示意操作，边示意数据流。通过将模型表示为计算图，TensorFlow能够对模型进行高效的优化和并行化解决。此外，计算图的构造还使得TensorFlow可能轻松地将模型部署到分布式系统中，实现高性能的分布式训练和推理。
TensorFlow还提供了主动微分的性能，使得开发者能够轻松地计算模型的梯度。这对于训练深度学习模型来说尤为重要，因为梯度计算是反向流传算法的关键步骤。TensorFlow的主动微分性能大大简化了梯度计算的过程，缩小了开发者的工作量。
除了这些外围特点之外，TensorFlow还具备丰盛的生态系统和社区反对。它提供了许多高级API和预训练模型，使得开发者可能更快地构建模型。此外，TensorFlow还反对可视化工具，如TensorBoard，用于可视化模型的训练过程和性能剖析。
总的来说，TensorFlow是一个功能强大、灵便而又易用的机器学习框架。它的设计理念和特点使得开发者可能更加高效地构建、训练和部署机器学习模型，为机器学习和深度学习的钻研和利用提供了弱小的工具和反对。
上面介绍的是TensorFlow的应用的一个demo例子
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 下载并解压数据集!wget http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz!tar -xf CUB_200_2011.tgz# 设置数据集门路和其余参数train_data_dir = 'CUB_200_2011/train' # 训练集门路validation_data_dir = 'CUB_200_2011/val' # 验证集门路test_data_dir = 'CUB_200_2011/test' # 测试集门路img_width, img_height = 224, 224 # 图像宽度和高度batch_size = 32 # 批次大小num_epochs = 10 # 训练轮数# 创立图像数据生成器train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, # 像素值缩放为0-1之间 shear_range=0.2, # 随机剪切变换 zoom_range=0.2, # 随机缩放变换 horizontal_flip=True) # 随机程度翻转validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 验证集不进行数据加强train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 生成训练集图像和标签的批次数据validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 生成验证集图像和标签的批次数据# 创立并编译ResNet50模型base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3))model = tf.keras.Sequential([ base_model, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(200, activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples // batch_size, epochs=num_epochs)# 保留模型model.save('bird_classification_model.h5')import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 下载并解压数据集!wget http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz!tar -xf CUB_200_2011.tgz# 设置数据集门路和其余参数train_data_dir = 'CUB_200_2011/train' # 训练集门路validation_data_dir = 'CUB_200_2011/val' # 验证集门路test_data_dir = 'CUB_200_2011/test' # 测试集门路img_width, img_height = 224, 224 # 图像宽度和高度batch_size = 32 # 批次大小num_epochs = 10 # 训练轮数# 创立图像数据生成器train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. / 255, # 像素值缩放为0-1之间 shear_range=0.2, # 随机剪切变换 zoom_range=0.2, # 随机缩放变换 horizontal_flip=True) # 随机程度翻转validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 验证集不进行数据加强train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 生成训练集图像和标签的批次数据validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 生成验证集图像和标签的批次数据# 创立并编译ResNet50模型base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3))model = tf.keras.Sequential([ base_model, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(200, activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples // batch_size, epochs=num_epochs)# 保留模型model.save('bird_classification_model.h5')