迁移学习故障诊断代码

迁移学习在故障诊断中的应用非常广泛。以下是一个使用迁移学习进行故障诊断的示例代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载预训练模型
pretrained_model = models.load_model('pretrained_model.h5')

# 创建新的模型并冻结预训练模型的权重
new_model = models.Sequential()
for layer in pretrained_model.layers:
    layer.trainable = False
    new_model.add(layer)

# 添加自定义的输出层
new_model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
new_model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
train_data, train_labels = load_data('train_data')
test_data, test_labels = load_data('test_data')

# 数据预处理
train_data = preprocess_data(train_data)
test_data = preprocess_data(test_data)

# 迁移学习训练
new_model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型性能
test_loss, test_acc = new_model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

上述代码假设你已经有一个预训练模型 `pretrained_model.h5`，它对某个相关任务进行了训练。代码中加载了该模型，并在其基础上构建了一个新的模型，冻结了预训练模型的权重。然后，你可以添加自定义的输出层，并编译新的模型。接下来，加载和预处理数据集，并使用迁移学习进行训练。最后，评估模型在测试集上的性能。

请注意，上述代码只是一个示例，需要根据你的具体情况进行适当的修改和调整。