用堆叠自编码器进行对指定文件夹内的4类彩色图像进行分类并可视化混淆矩阵python代码

好的，以下是一个基于堆叠自编码器的图像分类器的 Python 代码，包括可视化混淆矩阵的部分：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义输入的图像大小和训练批次大小
img_size = 64
batch_size = 32

# 创建自定义的ImageDataGenerator对象来对图像进行增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

# 从指定路径读取训练集和验证集
train_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'path/to/train/folder',
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

val_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'path/to/validation/folder',
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

# 定义自编码器的编码和解码层
input_img = Input(shape=(img_size, img_size, 3))
x = Dense(512, activation='relu')(input_img)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
encoded = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(256, activation='relu')(encoded)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
decoded = Dense(3, activation='sigmoid')(x)

# 创建自编码器模型并训练
autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
autoencoder.fit(train_set, epochs=50, validation_data=val_set)

# 获取编码器的输出作为分类器的输入
classifier_input = Input(shape=(128,))
x = Dense(64, activation='relu')(classifier_input)
x = Dense(32, activation='relu')(x)
classifier_output = Dense(4, activation='softmax')(x)

# 创建分类器模型并训练
classifier = Model(classifier_input, classifier_output)
classifier.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
classifier.fit(autoencoder.predict(train_set), to_categorical(train_set.classes), epochs=50, 
               validation_data=(autoencoder.predict(val_set), to_categorical(val_set.classes)))

# 获取预测结果并绘制混淆矩阵
test_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'path/to/test/folder',
    target_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    shuffle=False)

predictions = np.argmax(classifier.predict(autoencoder.predict(test_set)), axis=-1)

cm = confusion_matrix(test_set.classes, predictions)
plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

需要注意的是，这段代码中的自编码器是用于特征提取的，因此在训练分类器时使用编码器的输出作为输入。同时，混淆矩阵的绘制可以帮助我们评估模型的性能。