keras实现resnet对fashion-mnist数据集分类，并绘制图像

好的，我可以为您提供代码实现。在这里，我将使用Keras中的ResNet50预训练模型，并使用Fashion-MNIST数据集对十种服装进行分类。首先，我们需要安装一些必要的库：

!pip install tensorflow
!pip install keras
!pip install matplotlib

接下来，我们将加载数据集并进行预处理：

import numpy as np
import keras
from keras.datasets import fashion_mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据集路径
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

# 将图像转换为RGB格式
x_train = np.repeat(x_train[..., np.newaxis], 3, -1)
x_test = np.repeat(x_test[..., np.newaxis], 3, -1)

# 批量大小
batch_size = 32

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

# 没有数据增强的验证数据生成器
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 训练集生成器
train_generator = train_datagen.flow(
    x_train,
    keras.utils.to_categorical(y_train),
    batch_size=batch_size)

# 验证集生成器
val_generator = val_datagen.flow(
    x_test,
    keras.utils.to_categorical(y_test),
    batch_size=batch_size)

接下来，我们将加载ResNet50模型，并对其进行微调，以适应我们的数据集：

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.models import Model

# 加载ResNet50模型，不包括顶层（全连接层）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

# 添加全局平均池化层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

# 添加全连接层，输出为十个类别
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建我们需要训练的完整模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结ResNet50的所有层，以便在训练过程中不更新它们的权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

现在，我们可以开始训练模型了：

from keras.optimizers import SGD

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评价指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=SGD(lr=0.001),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
    epochs=10,
    validation_data=val_generator,
    validation_steps=x_test.shape[0] // batch_size)

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：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练和验证的准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练和验证的损失曲线
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()

现在您应该可以使用这些代码实现您的需求了。