MobileNet实战：tensorflow2(2)，面试看这个就够了_tensorflow mobilenetv2

=============================================================

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点：

1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。

2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。

3、数据增强选用albumentations。

关于MobileNetV2更详细的讲解，可以参考下面的文章：

https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122766065

项目结构

===============================================================

MobileNetV2_demo

├─data

│ ├─test

│ └─train

│ ├─Black-grass

│ ├─Charlock

│ ├─Cleavers

│ ├─Common Chickweed

│ ├─Common wheat

│ ├─Fat Hen

│ ├─Loose Silky-bent

│ ├─Maize

│ ├─Scentless Mayweed

│ ├─Shepherds Purse

│ ├─Small-flowered Cranesbill

│ └─Sugar beet

├─train.py

├─test1.py

└─test.py

训练

=============================================================

新建train.py

第一步 导入需要的数据包，设置全局参数

---

import numpy as np

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import cv2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

import os

from tensorflow.python.keras.layers import Dense

from tensorflow.python.keras.models import Sequential

import albumentations

norm_size = 224

datapath = ‘data/train’

EPOCHS = 100

INIT_LR = 1e-3

labelList =