怎么用keras实现用胶囊网络对(224,224)的图像进行3分类

时间: 2023-06-08 19:09:00 浏览: 52
首先,您需要安装Keras和其他必要的库。然后,您可以按照以下步骤实现使用胶囊网络对(224,224)的图像进行3分类: 1. 导入所需库和模型 ``` from keras import layers, models, optimizers from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, Input, Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers import BatchNormalization from keras.utils import plot_model from keras.utils import to_categorical from keras import backend as K from keras.utils import np_utils from keras.layers import Convolution2D, Reshape from keras import callbacks from capsulelayers import CapsuleLayer, PrimaryCap, Length, Mask ``` 2. 定义输入图像的形状 ``` input_shape = (224, 224, 3) ``` 3. 定义胶囊网络模型 ``` def CapsNet(input_shape, n_class, routings): x = Input(shape=input_shape) conv1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='valid', activation='relu', name='conv1')(x) conv1 = BatchNormalization()(conv1) conv2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='valid', activation='relu', name='conv2')(conv1) conv2 = BatchNormalization()(conv2) primarycaps = PrimaryCap(conv2, dim_capsule=8, n_channels=32, kernel_size=3, strides=2, padding='valid') digitcaps = CapsuleLayer(num_capsule=n_class, dim_capsule=16, routings=routings, name='digitcaps')(primarycaps) out_caps = Length(name='capsnet')(digitcaps) # Decoder network y = Input(shape=(n_class,)) masked_by_y = Mask()([digitcaps, y]) x_recon = layers.Dense(512, activation='relu')(masked_by_y) x_recon = layers.Dense(1024, activation='relu')(x_recon) x_recon = layers.Dense(np.prod(input_shape), activation='sigmoid')(x_recon) x_recon = layers.Reshape(target_shape=input_shape, name='out_recon')(x_recon) return models.Model([x, y], [out_caps, x_recon]) ``` 4. 创建模型实例 ``` model = CapsNet(input_shape=(224, 224, 3), n_class=3, routings=3) model.summary() ``` 5. 编译模型并训练 ``` model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=1e-3), loss=[margin_loss, 'mse'], loss_weights=[1., 0.2], metrics={'capsnet': 'accuracy'}) history = model.fit([x_train, y_train], [y_train, x_train], batch_size=args.batch_size, epochs=args.epochs, validation_data=[[x_test, y_test], [y_test, x_test]], callbacks=[lr_decay, log]) ``` 其中`x_train`和`y_train`表示训练数据及其对应标签,`x_test`和`y_test`表示测试数据及其对应标签。 6. 评估模型 ``` y_pred, x_recon = model.predict([x_test, y_test], batch_size=args.batch_size) ``` 7. 可选:保存模型 ``` model.save('model.h5') ```

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