想尝试搭建图像识别系统？这里有一份TensorFlow速成教程

主要观点总结

文章介绍了如何使用TensorFlow实现图像分类，包括建立图像分类器的步骤和注意事项。文章详细解释了神经网络和深度学习的概念，以及预训练模型的使用方法和如何设置自己的图像分类器。此外，文章还介绍了如何重新训练深度学习模型以识别自定义物体。

关键观点总结

关键观点1: 图像分类是通过训练模型来识别图像中的物体，可以通过TensorFlow等工具实现。

文章中介绍了如何使用TensorFlow建立图像分类器，包括下载预训练模型、运行脚本进行预测和重新训练模型等步骤。

关键观点2: 神经网络和深度学习是建立图像分类器的关键技术。

文章解释了神经网络和深度学习的概念，并指出深度神经网络是由多层神经网络堆叠而成。

关键观点3: 使用预训练模型可以避免从零开始训练深度学习的分类器，提高效率和准确性。

文章介绍了如何下载和运行TensorFlow预训练模型进行图像分类，并提供了相关脚本和命令。

关键观点4: 重新训练模型可以识别自定义物体。

文章介绍了如何设置图像文件夹结构以进行模型重新训练，并提供了相关脚本和参数说明。

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