keras怎么实现NESNET

Keras可以使用预先训练好的NASNet模型，该模型是由Google团队开发的一种神经架构搜索算法，可以自动搜索并生成具有高效性能的卷积神经网络，并在ImageNet数据集上进行训练。

在Keras中，可以通过以下方式使用NASNet模型：

1.从Keras应用程序模块中导入NASNet模型：

from keras.applications.nasnet import NASNetLarge, NASNetMobile

2.实例化模型：

model = NASNetLarge(weights='imagenet', include_top=True)

其中，weights参数指定要使用的预训练权重文件，include_top参数指定是否包括顶部的全连接层。

3.编译模型：

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

4.训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

其中，x_train和y_train是训练数据集，x_val和y_val是验证数据集。

5.评估模型：

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

其中，x_test和y_test是测试数据集。

总体来说，使用NASNet模型可以快速构建高效的图像分类模型，而且可以通过微调等方式对模型进行进一步优化。