今天给大家介绍一个训练AI图片识别模型的步骤，这个模型可以识别十个种类，airplane,automobile,bird,cat,dear,dog,frog,horse,ship,truck，了解的朋友可能知道，这就是著名的cifar10的类别，还有一个种类较多的，称为cifar。
01训练过程
（0）导入需要的python库
导入数据集
参数说明：
batch_size：如果机器性能较差可以使用64，32，16等较小的批数据。
num_classes：是训练的模型的识别的类别，这里是10类。
epoches：AI模型的训练是一个循环迭代的过程，这里迭代12轮，如果发现测试的额准确率不增加则说明模型收敛或者过拟合了，可以减小epoch。
（1）训练数据集的准备
我们使用的是Keras本身提供的cifar10的数据集。
cifar10
cifar10数据集共有张彩色图像，这些图像分为10个类，每类张图，没张图像尺寸为是32*32。
数据集中有张用于训练，剩余的00用于测试。
cifar10
首先我们加载数据集，并分成训练集和测试集。
数据集处理
（2）搭建训练模型
使用Keras基于VGG16搭建模型网络，因为原本的VGG16网络比较大，所以我做了裁剪。
VGG16的介绍可以参照这里：
「深度学习面试之每日一问_」VGG的面试应该这么回答
模型1模型2
（3）训练代码
训练的损失函数使用的是交叉熵损失函数crossentropy。
优化器的使用的是Adadelta()。
最后使用model.save()保存训练的模型。
训练代码
这样就可以开始训练了。
训练过程展示
训练完成会得到模型：keras_cifar10_vgg16_cut_weight_init.h5。
训练模型迭代
02预测过程
（1）加载模型
加载模型
（2）传入图片得到预测结果
预测代码
预测结果展示
本地图片的预测结果
03结束语
今天的分享内容就结束了。
我将与您分享AI算法面试所需的准备知识。实际上，这不仅限于深度学习和计算机视觉，还包括模型算法原理，模型训练，模型转换优化，模型部署和深度学习框架。此外，还有C++，数据结构和编译底层等。
「算法面试之底层实现」从“HelloWorld”谈底层实现
「深度学习基础」深度学习卷积讲解及代码实现
一文了解深度学习面试应该如何准备
「AI算法面试」机器学习知识点概览
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