mobilenetv2舌象分类

### 使用 MobileNetV2 实现舌象图像分类

为了使用 MobileNetV2 进行舌象图像分类，可以遵循以下方法构建模型并训练：

#### 数据准备
首先，需要收集足够的舌象图片数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。确保每张图片都有对应的标签表示其类别。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'path_to_tongue_images', target_size=(224, 224), batch_size=32,
    class_mode='categorical', subset='training')

validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    'path_to_tongue_images', target_size=(224, 224), batch_size=32,
    class_mode='categorical', subset='validation')

#### 构建模型
加载预训练好的 MobileNetV2 模型作为基础网络，在顶部添加自定义全连接层用于特定任务的学习。

base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3),
                                               include_top=False,
                                               weights='imagenet')

for layer in base_model.layers[:]:
    layer.trainable = False
    
model = tf.keras.models.Sequential([
    base_model,
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')])

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

#### 训练过程
设置合适的超参数如学习率、迭代次数等之后就可以开始训练了；期间可以通过回调函数保存最佳权重文件以便后续评估性能[^1]。

history = model.fit(train_generator,
                    epochs=epochs,
                    steps_per_epoch=train_steps,
                    validation_data=validation_generator,
                    validation_steps=val_steps)

通过上述代码片段展示了如何基于 TensorFlow 和 Keras 库来利用 MobileNetV2 对舌象进行分类的任务流程。需要注意的是实际应用时还需要考虑更多细节比如数据增强方式的选择以及调参等问题。