keras实现resnet对四种天气分类，并绘制图像

首先，我们需要加载数据集并进行预处理。可以使用 `tensorflow.keras.preprocessing.image` 模块中的 `ImageDataGenerator` 类来完成这项任务。以下是加载并处理数据集的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义图像的宽度和高度
IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = 224, 224

# 定义训练集和验证集的目录
train_dir = "weather/train"
validation_dir = "weather/validation"

# 定义 ImageDataGenerator 对象来进行数据增强和预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, # 归一化像素值
    shear_range=0.2, # 随机剪切
    zoom_range=0.2, # 随机缩放
    horizontal_flip=True) # 随机水平翻转

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载训练集和验证集
train_data = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
    batch_size=32,
    class_mode="categorical")

validation_data = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
    batch_size=32,
    class_mode="categorical")

接下来，我们将使用 Keras 实现 ResNet50 模型。Keras 提供了 `keras.applications.resnet` 模块中的 `ResNet50` 类来实现 ResNet50 模型。以下是实现 ResNet50 模型的代码：

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

# 定义 ResNet50 模型
model = ResNet50(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, 3))

# 冻结 ResNet50 的所有层
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加新的分类层
x = model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(4, activation="softmax")(x)

model = tf.keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=x)

在上面的代码中，我们首先加载预训练的 ResNet50 模型，并将其冻结以防止在训练时更新权重。然后，我们添加了一个全局平均池化层、一个全连接层、一个 Dropout 层和一个 softmax 分类层。最后，我们将这些层组合成一个新的模型。

接下来，我们将编译模型并开始训练。以下是编译和训练模型的代码：

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_data,
    steps_per_epoch=train_data.samples // 32,
    validation_data=validation_data,
    validation_steps=validation_data.samples // 32,
    epochs=10)

最后，我们可以使用 Matplotlib 库绘制训练和验证的准确率和损失曲线。以下是绘制曲线的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练和验证的准确率曲线
acc = history.history["accuracy"]
val_acc = history.history["val_accuracy"]
epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, "bo", label="Training accuracy")
plt.plot(epochs, val_acc, "b", label="Validation accuracy")
plt.title("Training and validation accuracy")
plt.legend()
plt.figure()

# 绘制训练和验证的损失曲线
loss = history.history["loss"]
val_loss = history.history["val_loss"]

plt.plot(epochs, loss, "bo", label="Training loss")
plt.plot(epochs, val_loss, "b", label="Validation loss")
plt.title("Training and validation loss")
plt.legend()
plt.show()

运行完整代码后，将会得到训练和验证的准确率和损失曲线，并且模型将能够对四种不同天气的图像进行分类。