GoogleNet车辆分类完整代码

GoogleNet, 全称为Inception v1，是由Google在2014年发布的一款深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），用于ImageNet大规模视觉识别挑战，它引入了Inception模块，提高了模型的计算效率和精度。

完整的GoogleNet车辆分类代码通常包含以下几个部分：

1. **导入库**：首先需要导入TensorFlow等深度学习库，以及数据预处理和可视化库。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.inception_v1 import InceptionV1
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

2. **模型定义**：加载预训练的InceptionV1模型，并可以选择性地去掉顶部的全连接层，只保留卷积部分。

base_model = InceptionV1(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(299, 299, 3))

3. **模型调整**：添加自定义的全连接层，用于特征提取。

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)  # 自定义的全连接层
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

4. **编译模型**：设置损失函数、优化器和评估指标。

model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

5. **数据预处理**：使用`ImageDataGenerator`进行数据增强，包括归一化、随机旋转、翻转等。

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

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(299, 299), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
validation_generator = val_datagen.flow_from_directory(validation_dir, target_size=(299, 299), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')

6. **训练模型**：调用`fit_generator`方法训练模型。

history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size,
    epochs=num_epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_generator.samples // batch_size,
)

7. **保存或评估模型**：训练结束后，可以选择保存模型或评估其性能。