Keras-Applications如何验证

Keras-Applications是一个Keras的子模块，它提供了几个预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet、Inception等，可以用来进行图像分类、目标检测等任务。在使用Keras-Applications中的预训练模型时，可以通过调用模型的evaluate方法来进行验证。

具体地，可以先加载数据集，然后使用Keras中的ImageDataGenerator来对数据进行预处理，最后使用模型的evaluate方法来计算模型在验证集上的准确率等指标。例如，在使用VGG16模型进行图像分类的时候，可以按照以下步骤进行验证：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 加载数据集
train_data_dir = 'data/train'
validation_data_dir = 'data/validation'
img_width, img_height = 224, 224
batch_size = 32

# 数据预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

# 加载模型
model = VGG16(weights='imagenet')

# 模型验证
scores = model.evaluate_generator(validation_generator, steps=validation_generator.samples // batch_size)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

其中，evaluate_generator方法会返回一个包含损失和准确率的列表，可以根据需要进行输出。