keras.applications.vgg16

时间: 2023-04-28 19:03:43 浏览: 140
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vgg16.npy 实测真实可用

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Keras应用程序中的VGG16是一种预训练的卷积神经网络模型，用于图像分类和特征提取。它由Simonyan和Zisserman在2014年提出，并在ImageNet数据集上进行了训练。VGG16模型具有16个卷积层和3个全连接层，可以识别1000个不同的图像类别。它是Keras应用程序中最受欢迎的模型之一，因为它易于使用和调整，并且在许多计算机视觉任务中表现良好。
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from keras.applications.vgg16 import VGG16 python应该导入什么依赖

在运行这个代码之前，需要确保你已经安装了Keras深度学习框架和TensorFlow或其他后端（如Theano或CNTK）。 如果你还没有安装这些依赖项，可以使用以下命令在终端中安装它们： pip install keras pip install ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.manifold import TSNE from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input # 加载 VGG16 模型 model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) # 加载图片并进行预处理 img_path = 'pic.jpg' img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) x = np.expand_dims(img, axis=0) x = preprocess_input(x) # 提取特征 features = model.predict(x) # 使用 t-SNE 进行特征可视化 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features.reshape(features.shape[0], -1)) # 绘制可视化图像 plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1]) plt.show() 报错Unresolved reference 'sklearn'Unresolved reference 'TSNE'Unresolved reference 'keras'Unresolved reference 'VGG16'Unresolved reference 'preprocess_input'

这个错误可能是因为你没有安装相关的库，你需要在终端或命令行中使用pip安装这些库。...from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input 如果你还遇到错误，请在这里发出来，我会帮你解决。

以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么，代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy as np # 修改输入数据的维度 img_rows, img_cols = 32, 32 input_shape = (img_rows, img_cols, 3) # 载入数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test)...

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AttributeError: module 'keras.applications' has no attribute 'AlexNet'

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jupyter 报错URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。

1. 首先，确保您的网络连接正常，可以尝试使用浏览器访问该 URL（https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5）来确认是否可以成功连接和...

输入以上代码后，jupyter显示这个Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。，怎么解决

weights_url = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5' get_file('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5', weights_url, ...

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False ...

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