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Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

  • Post category:Python

TensorFlow是一种广泛使用的深度学习框架，VGG是在计算机视觉领域中广泛使用的预训练模型。在TensorFlow中使用VGG预训练模型能够有效地提升模型的准确性和稳定性，但是初学者在使用过程可能会遇到困难。本篇文章将提供一个TensorFlow加载Vgg预训练模型的完整攻略。

下载预训练模型

首先，我们需要从VGG的官方网站（https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/）下载预训练模型。我们可以下载VGG16和VGG19两个版本。

转换caffe模型为TensorFlow格式

下载好模型后需要进行模型格式转换。VGG是使用caffe训练的，因此我们需要将其转换为TensorFlow格式。TensorFlow提供了一个名为convert_variables_to_constants的函数，可以将变量转换为常量。我们可以使用TensorFlow官方提供的convert_caffemodel.py脚本将caffe模型转换为TensorFlow格式：

python convert_caffemodel.py vgg16.caffemodel vgg16.npy

其中，vgg16.caffemodel为下载的caffe模型文件，vgg16.npy为输出TensorFlow格式的文件名。我们也可以使用相同的步骤转换VGG19模型。

加载预训练模型

一旦转换完成，我们就可以使用TensorFlow加载预训练模型。TensorFlow提供了tf.keras.applications模块，用于加载各种预训练模型，包括VGG。例如，我们可以加载VGG16模型，并设置include_top=False参数以不包含全连接层：

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16

model = VGG16(weights='vgg16.npy', include_top=False)

这里，我们使用了VGG16函数来加载预训练模型，并将weights参数设置为转换后的TensorFlow格式文件。include_top参数被设置为False，意味着我们不加载全连接层。

我们也可以加载VGG19模型：

from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19

model = VGG19(weights='vgg19.npy', include_top=False)

示例

下面提供两个使用TensorFlow加载Vgg预训练模型的示例。

示例1: VGG16模型进行分类

以下代码加载了VGG16模型，并添加了一个全局平均池化层和一个全连接层以用于分类。该模型将被用于对CIFAR-10数据集进行分类。

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16

# Load CIFAR-10 dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# Convert labels to categorical one-hot encoding
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# Load VGG16 model with pre-trained weights
base_model = VGG16(weights='vgg16.npy', include_top=False)

# Add a global spatial average pooling layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

# Add a fully-connected layer
x = Dense(256, activation='relu')(x)

# Add a prediction layer
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# Compile the model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=64)

示例2: VGG19模型进行图像风格转换

以下代码演示如何使用加载的VGG19模型实现图像风格转换。

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, Lambda, UpSampling2D
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19

def build_vgg19(input_shape):
    vgg19 = VGG19(include_top=False, input_shape=input_shape)

    # Fix the weights of the VGG19 model
    for layer in vgg19.layers:
        layer.trainable = False
    output_layers = [5, 10, 19, 28]
    outputs = [vgg19.layers[i].output for i in output_layers]
    model = Model(inputs=vgg19.inputs, outputs=outputs)
    return model

def build_generator():
    input_tensor = Input(shape=(256, 256, 3), name='input_image')
    x = Lambda(lambda x: (x - 127.5) / 127.5)(input_tensor)

    # Encoder
    x = Conv2D(32, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    x = Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    # Residual blocks
    for i in range(9):
        tmp = x

        x = Conv2D(64, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(x)
        x = BatchNormalization()(x)
        x = Activation('relu')(x)

        x = Conv2D(64, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(x)
        x = BatchNormalization()(x)

        x = Add()([x, tmp])

    # Decoder
    x = Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(x)
    x = UpSampling2D()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    x = Conv2D(128, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(x)
    x = UpSampling2D()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    x = Conv2D(3, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(x)
    x = Lambda(lambda x: x * 127.5 + 127.5)(x)
    generator = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)
    return generator

input_shape = (256, 256, 3)
style_model = build_vgg19(input_shape)
generator = build_generator()

input_image = Input(shape=input_shape)
output_image = generator(input_image)

style_outputs = style_model(output_image)
style_model = Model(inputs=output_image, outputs=style_outputs)

以上代码实现了一个简单的生成图片的例子。本例子中生成器使用了一个类似U-Net的网络结构，VGG19模型则用于计算图像风格的损失函数。完整代码还会包括训练代码、数据加载代码等。

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