在pycharm中基于mini-xception使用fer2013数据集的训练曲线代码该怎么写
时间: 2024-09-27 18:06:08 浏览: 27
在PyCharm中使用Mini-Xception模型(一种轻量级版本的Xception网络)对FER2013数据集进行情感分类(通常用于表情识别)时,你需要先安装必要的库,如Keras、TensorFlow或PyTorch(取决于你选择的深度学习框架),然后加载数据、预处理、定义模型、编译并训练模型。以下是一个基本的示例,假设你在使用Keras:
```python
# 导入所需库
from keras.applications import MiniXception
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
import os
# 数据目录路径
data_dir = "path/to/fer2013"
# 图像尺寸和类别数量
img_size = (48, 48)
num_classes = 7 # FER2013有7种表情
# 数据增强
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 预处理像素值到0-1之间
train_generator = datagen.flow_from_directory(
os.path.join(data_dir, 'train'), # 训练集目录
target_size=img_size,
batch_size=32,
class_mode='categorical') # 输出为one-hot编码
# 加载预训练的Mini-Xception模型,去掉顶部的全连接层
base_model = MiniXception(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_size[0], img_size[1], 3))
# 添加自定义全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
# 创建新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 冻结预训练层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 定义训练步骤
history = model.fit(train_generator,
epochs=10, # 可根据实际情况调整
validation_data=val_generator) # 如果有验证集,添加这里
# 训练曲线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss/Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
别忘了替换`"path/to/fer2013"`为你实际的FER2013数据集路径,并确保你的环境已经正确设置好Keras及其后端。
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