使用TensorFlow进行简单的图像分类！
tensorp的Python项目详细描述
张量
使用tensorflow进行简单的图像分类
（Watch the 2-minute tutorial on YouTube）
（自视频发布以来已升级）
您可以使用tensorpy通过在命令行上传递url或在python程序中使用tensorpy对图像进行分类。TensorFlow完成所有实际工作。tensorpy还简化了tensorflow的安装，将几个安装步骤自动化为一个脚本（有关详细信息，请参见install.sh）。
（请阅读how_tensorpy_works了解tensorpy如何工作的详细说明。）
mac&ubuntu/linux的安装步骤
（windows&docker用户：有关在docker计算机上运行的信息，请参阅Docker ReadMe。Windows要求Docker运行TensorFlow。）
step 1:创建并激活名为“tensorpy”的虚拟环境
如果您不确定如何创建虚拟环境，请follow these instructions了解如何创建。
第2步：从github克隆tensorpy repo
git clone https://github.com/TensorPy/TensorPy.git
cd TensorPy
第3步：安装tensorpy、tensorflow和imagenet/inception
使用install.sh安装所需的所有内容。
./install.sh
第4步：运行示例
（注意：运行时间可能因您的Internet连接和计算机的CPU速度而异。）
从url对单个图像进行分类：
classify "http://cdn2.hubspot.net/hubfs/100006/happy_animal.jpg"对网页上的所有图像进行分类：
classify "https://github.com/TensorPy/TensorPy/tree/master/examples/images"对python脚本中的单个图像url进行分类：（有关详细信息，请参见test_python_classify.py。
python examples/test_python_classify.py
从本地文件路径对图像进行分类：
classify examples/images/cat_animal.jpg
对本地文件夹中的所有图像进行分类：
classify examples/images/
python程序中的示例：
使用python脚本从本地文件路径对图像进行分类：（有关详细信息，请参见test_python_file_classify.py。
cd examples
python test_python_file_classify.py
使用python脚本对本地文件夹中的所有图像进行分类（output=list）：（有关详细信息，请参见test_python_folder_classify.py。
cd examples
python test_python_folder_classify.py
使用python脚本（output=dictionary）对本地文件夹中的所有图像进行分类：（有关详细信息，请参见test_python_folder_classify_dict.py。
cd examples
python test_python_folder_classify_dict.py
未来工作：
最终，标题将从“使用TensorFlow使图像分类变得简单！”“使用TensorFlow的机器学习变得简单！”一旦我扩展了tensorpy，使tensorflow的其他特性也变得更容易。敬请关注最新消息！
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