tensorflow简单图片分类 迁移学习：如何使用TensorFlow机器学习对图像进行分类？
迁移学习：如何使用TensorFlow机器学习对图像进行分类？
总之，它可以分为两种方式：一种是用预训练模型作为特征抽取器，然后对模型进行训练和调整；另一种是通过精细调整达到训练分类器的目的，预训练模型与图像增强相结合。
以vgg16模型为例，我们下载了vgg16的预训练模型，可以看到vgg16模型分类器中与分类器相关的最后一个分类部分已经被删除。利用vgg-16模型作为特征提取工具，对每一层图像进行冻结，提取出待分类的瓶颈层特征，即vgg=get瓶颈特征（vgguModel，trainuIMGSuScale）
validationuFeaturesvgg=getu瓶颈特征（vgguModel，validationimgsuScale）
然后建立一个简单的模型分类器和提取的训练特征作为模型训练的输入参数，通过迭代训练得到一个简单的图像分类器。
第二种方法是以vgg-16为例。首先对前三层进行冻结，将4-5层设置为可训练层，然后结合图像分割，通过连续训练和迭代优化后两层的参数，得到更好的图像分类器。
综合评价后，第二种方法通常比第一种方法更有效。
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如何通过深度学习做图像分类任务？
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首先，我们需要收集大量的零件检验图片作为学习样本库，包括正常产品和不良产品。每个不良品检查画面至少包含一组。样本库中样本越多，学习效果越好，后续检测越准确。接下来，Alfa软件通过图像样本库进行训练和学习，生成检测的参考模型。这个学习过程只需要不到10分钟，具体的学习取决于电脑的硬件配置。最后，Alfa可用于实际检测。
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