8类水果图片数据集（每类100张图片左右）['橘子'，'菠萝'，'苹果'，'木瓜'，'火龙果'，'香蕉'，'樱桃'，'芒果']从谷歌图像的网络删除和清理。数据被分成3个文件夹：train(80%)、test(10%)和val(10%)。

vegetable_fruit_imageRe 利用Google开源的Inception_resnet_v2模型实现了['土豆','圣女果','芒果','韭菜','大葱','大白菜','香蕉','胡萝卜','梨','Cucumber','西红柿','苹果']12个类别的水果蔬菜识别问题，模型训练精度达到85%以上 图片预处理： >>trannsform.py 将图片处理成299X299的分辨率 >>tfrecord.py 将图片样本先随机，然后生成模型的标准输入文件Tfrecords形式 训练： >>new_train.py 作为训练入口 >>aliyun_train.py 阿里云训练文件，具体阿里云训练参考阿里云教程

不错的水果图片，短小jpg格式，清晰。细致。

了解listview使用的图片。