python代码实现resnet猫狗二分类

在Python中，ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络模型，常用于图像识别任务，包括猫狗二分类。这里我将简述如何使用Keras库来实现一个基础版的ResNet模型，假设我们已经在TensorFlow或Keras环境中安装了必要的库。

# 导入所需的库
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 加载预训练的ResNet50模型（去掉顶层）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定义顶部分类层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)  # 预设全连接层，可以根据需求调整层数和节点数
predictions = Dense(2, activation='softmax')  # 二分类，最后一层激活函数通常选择softmax

# 创建新的模型，包含预训练的ResNet部分和新添加的分类层
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结ResNet的权重以防止在训练新层时改变预训练模型的学习过程
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标
optimizer = Adam(lr=0.0001)  # 学习率可以调整
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 现在你可以加载猫狗数据集，对其进行预处理，然后训练模型
# 数据预处理示例：
train_datagen = ...  # 使用ImageDataGenerator进行数据增强
val_datagen = ...

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'path_to_train_data',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

validation_generator = val_datagen.flow_from_directory(
    'path_to_val_data',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=validation_generator)