此次对于红枣识别算法的实验环境搭建主要通过tensorflow来实现，作为深度学习的框架之一可以实现训练测试环境的搭建，可以结合电脑的配置情况来实现GPU版本的安装，从而实现卷积神经网络的硬件加速，具体的实验环境如下图所示：
图5.1 实验环境和数据集
结合卷积神经网络的模型结构以及有效利用深度学习的基本原理，结合红枣图像内容进行数据集的预处理，同时还包括了图片内容的采集与扩增处理，通过常用函数的而应用实现了数据信息的特征提取，通过训练模型的创建以及实现环境的搭建，一次对于模型的迭代次数以及批次大小等内容进行调试，最终集合损失函数变化曲线确保了单个红枣识别实验的准确性，结合实验结果，此次红枣识别结合红枣的基础特征提取，对红枣的大小以及霉变情况都进行了很好的识别。
结合红枣识别的实验结果，通过深度学习卷积神经网络实现的红枣识别，在红枣图像数据的提取以及数据集的预处理都可以实现较好的特征提取，通过单张红枣图像识别的预测可以达到较高的识别准确率，然而随着识别图像数量的增加，迭代次数达到一定量时，识别数据的准确效率未见明显的提升。
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