keras实现用GoogleNet非预训练模型分类四种天气图像，并绘制图像

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：

# 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！