keras实现用GoogleNet非预训练模型分类四种天气图像,并绘制图像

时间: 2024-02-13 18:00:23 浏览: 82
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要准备一个包含四种天气图像的数据集,可以使用Kaggle上的天气图像数据集进行练习。 然后,你可以使用Keras框架和GoogleNet模型来训练你的图像分类器。GoogleNet是一种深度卷积神经网络,它在ImageNet数据集上获得了很好的结果。 下面是一个示例代码,演示如何使用GoogleNet模型对天气图像进行分类: ```python # 导入必要的库 import keras from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from keras.models import Model # 定义训练和验证数据集的路径 train_data_dir = 'path/to/train_data' validation_data_dir = 'path/to/validation_data' # 定义图像大小和批量大小 img_width, img_height = 299, 299 batch_size = 32 # 创建数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 加载GoogleNet模型 base_model = InceptionV3(weights=None, include_top=False) # 添加自定义分类层 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(4, activation='softmax')(x) # 构建完整的模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples // batch_size, epochs=50) # 绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img_path = 'path/to/test_image' img = keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(img_width, img_height)) x = keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(x) preds = model.predict(x) print('Predicted:', preds) plt.imshow(img) plt.show() ``` 在上面的代码中,我们首先定义了训练和验证数据集的路径,并指定了图像大小和批量大小。然后,我们创建了一个数据生成器,用于生成训练和验证数据集。 接下来,我们加载了GoogleNet模型,并添加了自定义分类层。我们使用全局平均池化层和两个密集层来定义分类器。最后,我们编译模型并使用数据生成器训练模型。 当模型训练完成后,我们可以使用matplotlib库绘制一张测试图像,并使用模型进行预测。运行代码后,你应该能够看到绘制的图像和预测的结果。 希望这可以帮助你解决问题!
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