? 2025 最新 Teachable Machine 教程：零编程训练分类模型，适合教育开发创意场景！
你是否想过不用写一行代码，就能让计算机识别图像、声音甚至人体动作？Google 开发的 Teachable Machine 就是这样一款神奇的工具，它让零基础的人也能轻松训练机器学习模型。无论是老师想设计有趣的课堂项目，还是开发者想快速验证创意想法，Teachable Machine 都能帮你实现。
? 为什么选择 Teachable Machine？
Teachable Machine 最大的优势就是 零编程门槛。你不需要懂 Python 或 TensorFlow，只需通过简单的拖拽和点击，就能完成数据标注、模型训练和导出。它支持 图像分类、音频分类和姿态分类 三种模型类型，适用场景非常广泛。
比如在教育领域，老师可以用它设计植物识别项目，让学生通过拍摄校园里的花卉训练模型，然后用模型制作 AR 识别应用。在创意开发中，开发者可以训练一个声音分类模型，当检测到特定声音时触发灯光或机械装置，打造互动艺术装置。
? 快速上手：训练你的第一个模型
1. 准备工作
打开 Teachable Machine 官网，点击「Get Started」开始创建项目。你可以选择用摄像头拍摄数据，也可以从本地上传图片或音频文件。
2. 定义分类类别
假设我们要训练一个识别水果的模型，双击默认的「Class 1」和「Class 2」，将它们重命名为「Banana」和「Strawberry」。点击「Add a class」按钮还可以添加更多类别，比如「Apple」。
3. 采集训练数据
点击每个类别下的「Webcam」按钮，用摄像头拍摄香蕉和草莓的照片。记得从不同角度、不同光照条件下拍摄，这样模型的泛化能力会更强。如果觉得手动拍摄太麻烦，也可以批量上传已有的图片。
4. 训练模型
数据采集完成后，点击「Train Model」开始训练。训练过程中可以点击「Under the hood」查看准确率、损失函数等指标。一般来说，训练 5 - 10 分钟就能得到一个不错的模型。
5. 测试与优化
训练完成后，用摄像头实时测试模型。如果发现识别不准确，可以点击「Add more examples」补充数据，然后重新训练。反复调整后，模型的准确率可以达到 90% 以上。
? 教育场景：打造趣味 AI 课程
? 农业病虫害识别
在智慧农业课程中，学生可以用 Teachable Machine 训练一个识别农作物害虫的模型。他们需要拍摄不同害虫的照片，标注类别后训练模型。模型导出后，可以集成到手机应用中，农民用手机拍摄害虫照片就能快速得到防治建议。
? 花卉品种 AR 识别
结合百度 AR 开放平台，学生可以训练一个花卉品种分类模型，然后调用 AR SDK 将品种信息叠加到实时画面中。当学生用手机扫描花卉时，屏幕上会显示花卉的名称、习性等百科卡片。
? 音乐互动装置
在艺术课堂上，老师可以引导学生训练一个声音分类模型，识别拍手、跺脚等声音。然后将模型集成到 Arduino 开发板上，当检测到特定声音时触发蜂鸣器播放音乐，打造一个互动音乐装置。
?️ 创意开发：从想法到落地
?️ 图像分类应用
训练一个识别「笑脸」和「哭脸」的模型，然后将其嵌入到网页中。当用户访问网页时，摄像头会实时检测用户表情，并根据表情显示不同的内容，比如笑脸时播放欢快的音乐，哭脸时显示安慰的话语。
? 音频分类项目
开发一个环境声音监测应用，训练模型识别雨声、鸟鸣、汽车喇叭等声音。当检测到特定声音时，手机会推送相应的提醒，比如下雨时提醒带伞，鸟鸣时推荐附近的公园。
? 姿态分类装置
训练一个识别「挥手」和「点头」的模型，然后将其集成到智能音箱中。用户可以通过挥手来控制音箱播放 / 暂停音乐，点头来切换歌曲，打造更自然的交互体验。
? 模型导出与集成
训练好的模型可以导出为多种格式，方便集成到不同平台：
- TensorFlow.js：用于网页应用，直接在浏览器中运行。
- TensorFlow Lite：适合移动应用，占用资源少，运行速度快。
- Python 模型：可用于桌面应用或服务器端处理。
以 Python 为例，导出的模型包含 keras_model.h5 和 labels.txt 两个文件。使用以下代码可以加载模型并进行预测：
from keras.models import load_model
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np
model = load_model("keras_model.h5", compile=False)
class_names = open("labels.txt", "r").readlines()
image = Image.open("test.jpg").convert("RGB")
size = (, )
image = ImageOps.fit(image, size, Image.Resampling.LANCZOS)
image_array = np.asarray(image)
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.5) -
data[] = normalized_image_array
prediction = model.predict(data)
index = np.argmax(prediction)
class_name = class_names[index]
confidence_score = prediction[][index]
print(f"Class: {class_name}, Confidence: {confidence_score}")
❓ 常见问题与解决方案
1. 模型准确率低怎么办？
- 增加数据量：采集更多不同角度、不同光照条件下的样本。
- 数据增强：在训练时启用翻转、旋转等数据增强功能，提高模型泛化能力。
- 调整参数：尝试增加训练轮数（Epoch）或调整学习率。
2. 导出的模型无法在手机上运行？
- 检查格式：确保导出的是 TensorFlow Lite 格式，并且在手机应用中正确加载。
- 优化模型：使用模型压缩工具（如 TensorFlow Lite Model Optimization Toolkit）减小模型体积。
3. 界面语言不熟悉？
- 使用翻译工具：浏览器自带的翻译功能可以帮助你理解英文界面。
- 参考教程：网上有很多中文教程和案例，比如在教育场景中，老师可以结合本地特色作物设计项目，让学生更容易理解。
? 进阶技巧
1. 多模态数据融合
除了单一类型的数据，Teachable Machine 还支持同时使用图像和音频数据训练模型。比如训练一个既能识别图像又能识别声音的模型，用于智能家居场景，当检测到烟雾图像或烟雾警报声时触发报警。
2. 与其他工具结合
- 硬件联动：将模型与 Arduino、树莓派等硬件结合，实现更丰富的交互。比如训练一个手势识别模型，控制机械臂抓取物体。
- 云端集成：将模型部署到云端，通过 API 接口提供服务，支持多设备访问。
3. 模型迭代优化
定期收集新数据，对模型进行迭代训练。比如在教育项目中，学生可以持续更新模型的数据集，提高识别准确率，同时加深对机器学习流程的理解。
? 资源推荐
- 官方文档：Teachable Machine 官方文档 提供了详细的操作指南和示例代码。
- 教育案例库：Google for Education 分享了全球教师使用 Teachable Machine 的成功案例。
- 社区论坛：Stack Overflow 上有大量开发者讨论 Teachable Machine 的技术问题。
通过以上步骤，你已经掌握了使用 Teachable Machine 训练分类模型的核心技能。无论是教育还是创意开发，这个工具都能为你打开 AI 应用的大门。现在就动手试试吧，让你的想法变成现实！
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