from keras.utils import plot_modelplot_model(model, to_file='model.png') 1. # 训练可视化import matplotlib.pyplot as plthistory = model.fit(x, y, validation_split=0.25, epochs=50, batch_size=16, verbose=1)# 绘制训练 & 验证的准确率值plt.plot(history.history['acc'])plt.plot(history.hi...
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation='relu')) model.add...
horizontal_flip 是随机将一半图像水平翻转。如果没有水平不对称的假设(比如真实世界的图像),这种做法是有意义的。 fill_mode是用于填充新创建像素的方法,这些新像素可能来自于旋转或宽度 / 高度平移。 我们来看一下增强后的图像: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from keras.preprocessing import...
ax_hist.set_yticks(np.linspace(0, y_max,5)) ax_img, ax_hist, ax_cdf = plot_img_and_hist(img_rescale, axes[:,1]) ax_img.set_title('Contrast stretching') ax_img, ax_hist, ax_cdf = plot_img_and_hist(img_eq, axes...
from keras.applicationsimportVGG16conv_base=VGG16(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(150,150,3))model.summary()输出和为网络的层数 这里向构造函数中传入了三个参数。 weights 指定模型初始化的权重检查点。 include_top 指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下,这个密集连接分类器对应...
model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_data, train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(validation_data, validation_labels)) ...
horizontal_flip=True, # 随机的对图片进行水平翻转,此参数用于水平翻转不影响图片语义的时候 fill_mode='nearest'# 用来指定当需要进行像素填充,如旋转,水平和竖直位移的时候 ) pho_path ='timg.jpg' img = load_img(pho_path) #thisisa PIL image ...
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) train_datagen =ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True,fill_mode='nearest' ) ...
/255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') # 对测试集数据无需使用数据增强 test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train...
horizontal_flip=True, fill_mode='nearest' val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 生成训练和验证数据 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary' ...