新冠肺炎疫情肆虐全球，如何快速準(zhǔn)確地識別患者成為了目前的難題。而Python的出現(xiàn)為肺炎識別帶來了便利。

Python的開發(fā)者們不斷地將其語言優(yōu)化，在其中增加新功能和模塊，使得Python被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。在肺炎識別方面，Python有著它獨(dú)有的庫，可以快速實(shí)現(xiàn)肺炎判定算法。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)并數(shù)據(jù)預(yù)處理
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'dataset/train',
validation_split=0.2, # 將數(shù)據(jù)集分為驗(yàn)證集和訓(xùn)練集
subset='training',
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
# 進(jìn)行模型訓(xùn)練
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs)
# 開始預(yù)測
img = keras.preprocessing.image.load_img(
"test/pneumonia.jpeg", target_size=(img_height, img_width)
)
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)
predictions = model.predict(img_array)
score = predictions[0]
if score >0.5:
print("這是一張肺炎的照片")
else:
print("這是一張正常的照片")

在上述代碼中，我們使用了TensorFlow和keras庫，導(dǎo)入并預(yù)處理數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)模型輸出的結(jié)果，即可得出是否為肺炎。

Python的出現(xiàn)大大縮短了肺炎識別的時間，并提供了一個可靠且準(zhǔn)確的判定工具，為廣大醫(yī)生和患者帶來了盼望與希望。