大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习图片分类的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 深度学习图片分类的解答，让我们一起看看吧。
python怎么对文件预测分类？
“按照8:2的比例对项目分出训练集和测试集”：从数据源中随机抽取80%的数据作为“训练集”，其余的是“测试集”
import random with open("datasource.txt", 'rt') as handle: dataset = [map(int, ln.split()) for ln in handle] # 乱序 random.shuffle(dataset) # [训练集, 测试集] pos = len(dataset) *.8 parts = dataset[:pos], dataset[pos:]
深度学习框架有哪些？各有什么特点？
国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
深度学习框架都有哪些？
深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。
TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品：
TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各种领域适用。
Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流，节点就被分配到计算设备上异步的（节点间）、并行的（节点内）执行。
TensorFlow的特点：
机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个Python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些C++代码定义操作。
可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等
自动差分: TensorFlow的自动差分[_a***_]对很多基于Graph的机器学习算法有益
多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一个非常优秀的开源工具，支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。）
到此，以上就是小编对于python 深度学习图片分类的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习图片分类的3点解答对大家有用。
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