resnet50对眼疾识别数据集进行分类的python代码

以下是使用ResNet50对眼疾识别数据集进行分类的Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

# 加载ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 加载眼疾识别数据集图片
img_path = 'eye_disease.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

# 将图片转换为数组
x = image.img_to_array(img)

# 将数组转换为4D张量
x = np.expand_dims(x, axis=0)

# 预处理输入数据
x = preprocess_input(x)

# 使用ResNet50进行预测
preds = model.predict(x)

# 将预测结果解码为人类可读的标签
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

请注意，这只是一个示例代码，实际上需要根据具体的数据集和需求进行修改。