tensorflow mobilenetv3 二分类 训练自己的数据集 防止过拟合 保存训练结果 预测 代码

时间: 2023-07-11 07:27:08 浏览: 50
好的,以下是您需要的代码: 1. 数据集准备和预处理 ```python import tensorflow as tf import numpy as np import os # 定义数据集目录和类别数 data_dir = 'path/to/dataset' num_classes = 2 # 定义图像大小和批次大小 image_size = 224 batch_size = 32 # 定义数据增强器,包括随机裁剪、水平翻转和随机亮度、对比度和饱和度变换 data_augmentation = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomCrop(image_size, image_size), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip(mode='horizontal'), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomContrast(0.1), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomBrightness(0.1), tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomSaturation(0.1), ]) # 定义训练集和验证集 train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset='training', seed=123, image_size=(image_size, image_size), batch_size=batch_size ) val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset='validation', seed=123, image_size=(image_size, image_size), batch_size=batch_size ) # 对训练集应用数据增强器 train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (data_augmentation(x, training=True), y)) # 对验证集进行缓存和预取以加速读取速度 val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE) ``` 2. 模型构建 ```python from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Small # 加载 MobileNetV3 模型,不包括分类层 base_model = MobileNetV3Small(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(image_size, image_size, 3)) # 冻结模型的所有层,以便只训练新添加的分类层 base_model.trainable = False # 添加全局平均池化层和分类层 global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') # 构建完整模型 model = tf.keras.Sequential([ base_model, global_average_layer, prediction_layer ]) ``` 3. 模型编译和训练 ```python # 编译模型,选择损失函数、优化器和评价指标 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型,选择训练轮数和回调函数 epochs = 10 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('model.h5', save_best_only=True)]) ``` 4. 模型预测和保存 ```python # 加载保存的最优模型 model = tf.keras.models.load_model('model.h5') # 对单张图像进行预测 img_path = 'path/to/image' img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(image_size, image_size)) img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # 扩展维度以匹配模型输入 predictions = model.predict(img_array) print(predictions) # 保存整个模型为 SavedModel 格式 tf.saved_model.save(model, 'saved_model') ```

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