本篇内容介绍了“怎么使用Python轻松完成垃圾分类”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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思路

这问题的解决思路或许不止一条。这里只是抛砖引玉一下，提供一些浅显的见解。

第一种方案，可以把垃圾的信息制成表格化数据，然后用传统的机器学习方法。

第二种方案，把所有的垃圾分类信息做成知识图谱，每一次的查询就好像是在翻字典一样查阅信息。

第三种方案，可以借助现在的深度学习方法，来对垃圾进行识别和分类。每次我们给一张垃圾的图片，让模型识别出这是属于哪一种类别的：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。

图像分类

图像分类是深度学习的一个经典应用。它的输入是一张图片, 然后经过一些处理，进入一个深度学习的模型，该模型会返回这个图片里垃圾的类别。这里我们考虑四个类别：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。

我们对图片里的物品进行分类，这是图像处理和识别的领域。人工智能里提出了使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来解决这一类问题。

我会用keras包和Tensorflow后端来建立模型。由于训练集的样本暂时比较缺乏，所以这里只能先给一套思路和代码。训练模型的工作之前还得进行一波数据收集。

我们就先来看看代码大致长什么样吧

先导入一些必要的包。

再做一下准备工作。

在上面，我们初始化了一些变量，batch size是128；num_classes = 4，因为需要分类的数量是4，有干垃圾，湿垃圾，有害垃圾和可回收垃圾这四个种类。epochs 是我们要训练的次数。接下来，img_rows, img_cols = 28, 28 我们给了图片的纬度大小。

在 .reshape(60000,28,28,1)中 , 60000 是图片的数量（可变）, 28是图片的大小（可调），并且1是channel的意思，channel = 1 是指黑白照片。.reshape(10000,28,28,1)也是同理，只是图片数量是10000。

到了最后两行，我们是把我们目标变量的值转化成一个二分类， 是用一个向量（矩阵）来表示。比如 [1,0,0,0] 是指干垃圾，[0,1,0,0]是指湿垃圾等等。

接下来是建模的部分。

我们加了卷积层和池化层进入模型。激活函数是 relu，relu函数几乎被广泛地使用在了卷积神经网络和深度学习。我们在层与层之间也加了dropout来减少过拟合。Dense layer是用来做类别预测的。

建完模型后，我们要进行模型的验证，保证准确性在线。

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