sklearn 使用 VGG 模型代码

时间: 2023-02-14 10:26:54 浏览: 80
你可以使用 Keras 中的 VGG 模型,然后将其转换为 sklearn 的模型。代码示例如下: ``` from keras.applications.vgg16 import VGG16 from sklearn.metrics import accuracy_score from keras.utils import np_utils from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.optimizers import SGD from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from keras.layers import Dense, Dropout model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) for layer in model.layers: layer.trainable = False x = model.output x = Dense(1024, activation='relu')(x) x = Dropout(0.5)(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = datagen.flow_from_directory( 'data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') validation_generator = datagen.flow_from_directory( 'data/validation', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') history = model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=100, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) ``` 其中,VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) 为使用VGG16模型的语句,你可以使用VGG19替换VGG16,来使用不同的VGG模型。 注意:上面的代码仅供参考,可能需要根据实际需求进行修改。

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