幫我寫用keras,vgg16,gpu訓練,實現two stream early fusion,我發現之前跑得時候出現rgb圖像channel數與光流圖像channel不同而造成無法融合,有建議方法?
时间: 2023-10-22 13:09:25 浏览: 40
首先,建议你使用 Keras 的多 GPU 模式来加速训练过程。可以使用 `tensorflow.keras.utils.multi_gpu_model` 来实现多 GPU 训练。这个函数可以将模型复制到多个 GPU 上,并自动将输入数据划分为子批次。
其次,关于 RGB 图像和光流图像 channel 数不同的问题,建议你通过 `tf.image.grayscale_to_rgb` 函数将光流图像的 channel 数扩展为 3,使其与 RGB 图像一致。这个函数可以将灰度图像转换为 RGB 图像,通过将灰度值复制到所有三个通道。
最后,关于 two stream early fusion 的实现,建议将两个流的特征拼接在一起,并通过全连接层进行融合。具体实现可以参考以下伪代码:
```
# 定义 RGB 图像模型
rgb_input = Input(shape=(224, 224, 3))
rgb_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)(rgb_input)
rgb_features = GlobalAveragePooling2D()(rgb_model)
# 定义光流图像模型
flow_input = Input(shape=(224, 224, 1))
flow_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)(flow_input)
flow_features = GlobalAveragePooling2D()(flow_model)
flow_features = tf.image.grayscale_to_rgb(flow_features)
# 将 RGB 和光流特征拼接在一起
merged_features = Concatenate()([rgb_features, flow_features])
# 全连接层进行融合
merged_features = Dense(1024, activation='relu')(merged_features)
merged_features = Dropout(0.5)(merged_features)
merged_features = Dense(num_classes, activation='softmax')(merged_features)
# 构建模型
model = Model(inputs=[rgb_input, flow_input], outputs=merged_features)
# 编译模型并使用多 GPU 训练
multi_model = multi_gpu_model(model, gpus=num_gpus)
multi_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
multi_model.fit_generator(...)
```
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