ResNet50分类pyhton代码

ResNet50是一种深度残差网络（Residual Network），常用于图像识别任务。在Python中，我们通常会使用Keras库来构建ResNet50模型并进行图像分类。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 加载预训练的ResNet50模型，不包括顶部的全连接层
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定义的全连接层和输出层
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Dense(1000, activation='softmax'))  # 假设1000个类别

# 防止模型直接对预训练权重进行更新
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 这里假设x_train是经过预处理的图像数据，y_train是对应的标签
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

在这个代码中，`preprocess_input`函数用于将输入数据转换成ResNet50期望的格式。注意，你需要提供已经预处理过的图像数据`x_train`和对应标签`y_train`。