以下是一个使用 `ResNet50` 训练自定义数据集（包含 `png` 格式的标签和 `npy` 格式的图像）的大致框架，包括正向传播和反向传播的步骤： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import numpy as np # 加载预训练的 ResNet50 模型，不包含顶部的全连接层 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) # 冻结预训练模型的层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 定义新的顶部全连接层 x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output) x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x) output = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # 创建新的模型 model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=output) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 加载数据 # 假设你的数据路径为 'data_path'，标签是整数类别 train_dataset = image_dataset_from_directory('data_path', image_size=(224, 224), batch_size=32) # 定义训练步骤 @tf.function def train_step(images, labels): with tf.GradientTape() as tape: # 正向传播 predictions = model(images) # 计算损失 loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(labels, predictions) # 反向传播 gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) # 应用梯度更新参数 optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return loss # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for batch_images, batch_labels in train_dataset: loss = train_step(batch_images, batch_labels) ``` 在上述代码中： - 首先加载预训练的 `ResNet50` 模型，并冻结其底层以利用预训练的特征提取能力。 - 定义新的全连接层来适应自定义的分类任务。 - 编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 - 使用 `image_dataset_from_directory` 加载数据。 - 在 `train_step` 函数中进行正向传播计算预测值和损失，然后通过 `tf.GradientTape` 记录梯度进行反向传播，并应用梯度更新模型参数。 这只是一个基本的框架，您可能需要根据实际数据的特点进行适当的调整，例如数据增强、处理标签、调整超参数等。 [2024-08-08 21:51:50 | AI写代码神器 | 676点数解答]