使用训练数据对InceptionV3模型进行训练代码

以下是使用Keras库对InceptionV3模型进行训练的示例代码：

from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.models import Model
from keras.optimizers import SGD

# 定义数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 创建训练集和验证集的数据生成器
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'train/',
    target_size=(299, 299),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'validation/',
    target_size=(299, 299),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

# 加载预训练的InceptionV3模型
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)

# 添加自定义全局平均池化层和全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建完整的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的所有层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=800)

# 保存模型
model.save('inceptionv3_trained.h5')

在这个示例中，我们使用ImageDataGenerator来对训练数据进行数据增强，提高模型的泛化能力。然后，我们加载预训练的InceptionV3模型，添加自定义全局平均池化层和全连接层，并构建完整的模型。接着，我们冻结预训练模型的所有层，并使用SGD优化器编译模型。最后，我们使用fit_generator方法来训练模型，并使用save方法保存模型。