基于 TensorFlow 的图像识别

提到机器学习，深度学习这些，大家都会立马想起Python。但R的实力也不容小觑。今天就用R来演示一个基于TensorFlow的图像识别的例子。如果你想运行这些代码，就必须先安装配置好TensorFlow，我是在Linux系统上面运行的。如何配置TensorFlow尽量看看官方文档，虽然是英文的，但是最新的，也是最准确的。

废话不说，直接来看代码，在代码中我也做了详细的注释，看起来应该不是很困难。

主要代码转自：

https://randomthoughtsonr.blogspot.com/2016/11/image-classification-in-r-using-trained.html

我在网上找的了一张草莓的图片，使用该模型进行识别。

识别结果如下图，不过结果还挺准的。是草莓的概率是0.99999。不过有的情况下识别结果还是不太准的，毕竟这个模型也是有限的。

再来一张二哈（英文名：Siberian husky，取自百度百科）的照片，我专门在百度百科上面找了一张二哈比较霸气的照片。在百度百科上面找的主要原因就是保证这张照片就是二哈。

图片来自百度百科 词条“西伯利亚雪橇犬”

分析结果表明是二哈的可能性是0.592.基本上还是挺准的。

也许就有人说Siberian husky和husky，有什么区别，百度百科上面他们好像就是一个。在维基百科查阅发现，Siberian husky是husky的一个品种，husky还包括了其他品种比如拉布拉多犬哈士奇，我相信一些爱狗人士可能会董。于是我在维基百科上面的husky词条找到了下面这张照片。

图片来源 维基百科 词条“Husky”

结果显示是husky的概率是0.46234.还是挺准的，毕竟这只是一张侧脸照。把这两张照片放在一块，我觉得一般人都分不清楚。

补充：

由于TensorFlow发展比较快，如果看一些比较旧的资料，比如两年前的资料，在用最新的TensorFlow时，输入有的API就会报错，我在这跟大家分享几个API更新后的名字，希望在用的时候能帮到大家。