keras实现resnet对四种天气分类,并绘制图像
时间: 2023-07-11 08:03:15 浏览: 47
好的,我来给你讲一下具体实现过程。
首先,我们需要准备数据集。可以使用一些公开的数据集,比如UCI Machine Learning Repository上的天气数据集。这里我们以该数据集为例,使用keras来实现resnet对四种天气进行分类。
数据集下载地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Weather+Situation+
在keras中,可以使用ImageDataGenerator来读取数据并进行数据增强操作,例如旋转、缩放、翻转等。代码如下:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
class_mode='categorical')
```
在上面的代码中,train_datagen和test_datagen分别是训练集和测试集的数据增强器,可以通过设置不同的参数来实现不同的数据增强效果。train_generator和validation_generator是使用flow_from_directory方法生成的迭代器,可以直接用于训练和测试模型。
接下来,我们可以使用keras提供的ResNet50模型来构建我们的分类器。代码如下:
```python
from keras.applications import ResNet50
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Dropout
conv_base = ResNet50(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(150, 150, 3))
model = Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))
conv_base.trainable = False
```
在上面的代码中,我们使用了ResNet50模型作为卷积基,并在其之上构建了一个分类器。其中,conv_base.trainable = False表示冻结卷积基的权重,只训练分类器的权重。
最后,我们可以使用keras的fit方法来训练模型并评估模型的性能。代码如下:
```python
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=100,
epochs=30,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=50)
model.save('weather_classification.h5')
```
在训练完成后,我们可以使用matplotlib库来绘制模型的训练和验证曲线。代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()
```
好了,以上就是使用keras实现resnet对四种天气分类的全部代码。