深度学习模型，尤其是 CNN（卷积神经网络），被用来在标记图像的帮助下对不同的对象进行分类。使用这些图像对模型进行非常准确的训练、测试，然后进行部署以提高性能。例如，经过训练的图像分类模型接受汽车图像并识别汽车的品牌或品牌，例如 Tata、Maruti Suzuki、BMW、Mercedes 等。同样，这些模型也可以被训练以分类其他对象也是。VGG16、VGG19、ResNet 等预训练模型可用于

迁移学习，以最少的代码对不同的对象进行分类。

花卉分类简介

在同样的背景下，花卉图像总是令人赏心悦目。我们在自然界中发现了各种形状各异、色彩迷人的迷人花朵。有时，我们看到一朵我们喜欢但无法识别的花。计算机视觉可以帮助我们在这种情况下正确识别花卉种类。使用手机或笔记本电脑在浏览器上访问的 Web 应用程序可以接受花卉图像并执行预测以识别花卉图像。事实上，这些使用深度学习构建的应用程序可以证明在农业和园艺领域非常有益。

图像分类是计算机视觉的重要组成部分，在汽车、农业、医疗保健、运输和物流、交通管理、空间研究等领域都有应用。

在本教程中，我们将演示如何使用 Keras 轻松构建图像分类模型并使用 Gradio 进行部署。这个图像分类模型将被训练来对不同花朵的图像进行分类。

使用 Keras 构建花卉图像分类器

我们将导入所有必需的库和包：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport PILimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras.models import Sequentia