keras实现用VGG11非预训练模型分类四种天气图像,并绘制图像

好的，我可以为您介绍如何用Keras实现用VGG11非预训练模型分类四种天气图像，并绘制图像。

首先，您需要准备数据集。假设您的四种天气图像分别为“晴天”、“雨天”、“多云”和“雾霾”，并将它们存储在四个不同的文件夹中。每个文件夹中应该只包含相应天气的图像。

接下来，我们可以使用Keras中的ImageDataGenerator来加载图像数据集，并进行数据增强。数据增强可以帮助我们扩充数据集，提高模型的泛化能力。

下面是实现代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'train',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'test',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

这里我们使用了ImageDataGenerator来进行数据增强，并使用flow_from_directory方法加载数据集。其中，train文件夹存储训练集图像，test文件夹存储测试集图像。

接下来，我们可以定义模型。这里我们使用VGG11的卷积部分作为特征提取器，然后添加几个全连接层进行分类。由于我们没有使用预训练模型，所以需要将VGG11的权重随机初始化。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.applications.vgg11 import VGG11

vgg11 = VGG11(weights=None, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

model = Sequential()
model.add(vgg11)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))

最后，我们可以使用compile方法编译模型，并使用fit_generator方法训练模型。

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=2000,
        epochs=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800)

训练完成后，我们可以使用matplotlib库绘制模型的准确率和损失函数曲线。

import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(len(acc))

plt.plot(epochs, acc, 'r', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation accuracy')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend(loc=0)
plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'r', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend(loc=0)
plt.show()

这样，我们就完成了用Keras实现用VGG11非预训练模型分类四种天气图像，并绘制图像的过程。