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go：实现在CNN 模型检测肺 X 光片中是否存在 TB算法
在 Go 语言中实现一个用于检测肺部 X 光片中是否存在结核病（TB）的 CNN 模型是一个复杂的任务，通常需要借助深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。Go 语言并不是深度学习的主流语言，但可以通过调用其他语言的库来实现。
以下是一个简单的示例，展示如何使用 Go 语言调用 Python 的 TensorFlow 模型来检测 X 光片中的结核病。我们将使用 Flask 创建一个简单的 API 来接收图像并返回预测结果。
步骤 1: 创建 TensorFlow 模型
首先，你需要训练一个 CNN 模型。这里不提供完整的训练代码，但可以使用 TensorFlow 在 Python 中训练一个模型并保存它。
# train_model.py
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 假设你已经有数据集加载和预处理的代码
# train_images, train_labels
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