大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习实现图像多分类的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python深度学习实现图像多分类的解答，让我们一起看看吧。
python怎么对文件预测分类？
“按照8:2的比例对项目分出训练集和测试集”：从数据源中随机抽取80%的数据作为“训练集”，其余的是“测试集”
import random with open("datasource.txt", 'rt') as handle: dataset = [map(int, ln.split()) for ln in handle] # 乱序 random.shuffle(dataset) # [训练集, 测试集] pos = len(dataset) *.8 parts = dataset[:pos], dataset[pos:]
python如何实现人脸识别？
这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？
首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的。就分为三大步走吧：
建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识
机器学习来寻路
在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。
深度学习全升华
这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。
开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。
这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.安装face recognition，这里需要先安装dlib,face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：
安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，可能会有错误出现：
安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：
实在不会的话，可以参考一下这个教程***s://***.jianshu***/p/8296f2aac1aa。
2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：
到此，以上就是小编对于python深度学习实现图像多分类的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习实现图像多分类的2点解答对大家有用。
