食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型，训练了包含11类食物的数据集，生成高精度H5模型。系统整合Django框架，提供网页平台，用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络（CNN），其局部感受野和权重共享机制适于图像识别，广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型，用于MNIST手写数字识别。
使用TensorFlow进行深度学习入门
【5月更文挑战第18天】本文介绍了TensorFlow深度学习入门，包括TensorFlow的概述和一个简单的CNN手写数字识别例子。TensorFlow是由谷歌开发的开源机器学习框架，以其灵活性、可扩展性和高效性著称。文中展示了如何安装TensorFlow，加载MNIST数据集，构建并编译CNN模型，以及训练和评估模型。此外，还提供了预测及可视化结果的代码示例。