摘要：1、使用数据生成器后获得标签映射 方法一： labels = [k for k in train_generator.class_indices] 方法二： 1 labels = [None] * len(test_generator.class_indices) 2 for k, v in tes 阅读全文

摘要：1、优化器的选择 1.1、Adam优化器 学习率一般设置很低，以便在微调期间学习的权重与预训练网络在Imagenet数据集上学习的强特征提取权重没有太大差异。 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001)) 1.2、 2、损失函数的选择 2.1 阅读全文

摘要：1、导包 from tensorflow.keras.applications import VGG16 2、基本模型 1 img_size = 224 2 base_model = VGG16(include_top=False, # 是否保留顶层的3个全连接网络 3 weights='image 阅读全文

摘要：一、ModelCheckpoint 1、ModelCheckpoint作用 该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath 2、使用 导包 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint 使用 keras.callbacks.M 阅读全文

摘要：1、介绍 ResNet, ResNetV2, ResNeXt 模型，权值由 ImageNet 训练而来。ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集，ISLVRC竞赛使用的数据集是轻量版的ImageNet数据集。ISLVRC2012是非常出名的一个数据集，在很多CV领域的论文，都会使用这个数据集对 阅读全文

摘要：1、导包 from keras.applications.resnet50 import preprocess_input 2、作用 使图像符合模型所需的格式 img = preprocess_input(img) 阅读全文

摘要：1、model.fit_generator() 首先，利用keras，搭建顺序模型，完成搭建后，我们需要将数据送入模型进行训练，送入数据的方式有很多种，models.fit_generator()是其中一种方式。 具体说，model.fit_generator()是利用生成器，分批次向模型送入数据的 阅读全文

摘要：1、导包 1 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint 2、介绍 在训练机器学习模型时，经常需要缓存模型。 ModelCheckpoint是Pytorch Lightning中的一个Callback，它就是用于模型缓存的。 它会监视 阅读全文