使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解
Keras是一个强大的深度学习框架，它提供了许多预训练好的模型，如VGG、ResNet等。这些模型已经在大量的图像数据集上进行了训练，因此可以作为特征提取器使用。我们可以将一个预训练好的模型加载到内存中，然后将待预测的图像传入模型，从模型中获取特征，最终使用分类器对特征进行处理，以得出预测结果。下面是使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测的详细步骤：
步骤1：加载预训练好的模型
Keras提供了一些预训练好的模型，可以在官方网站上下载。在加载预训练好的模型之前，我们需要导入必要的库：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
上述代码分别导入了VGG、ResNet和InceptionV3三种模型。这里以VGG为例，加载VGG模型的代码如下：
model = VGG16(weights='imagenet')
这里使用的是ImageNet数据集上预训练好的模型，参数“weights”指定了下载的权重文件路径，VGG的权重文件可以从这里下载到。注意，在下载过程中需要科学上网或者使用代理才能下载成功。
步骤2：准备待预测的图像
在进行预测前，我们需要从硬盘中读取待预测的图像，并将其缩放至与预训练模型相同的尺寸。 下面是对图像进行缩放的示例代码：
from tensorflow.keras.preprocessing import image
img_path = 'path/to/image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # target_size需要与指定模型的尺寸相一致
步骤3：图像预处理
我们还需要对读入的图像进行一系列的预处理，以符合模型输入要求。在使用VGG模型时，我们需要执行以下预处理步骤：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 增加batch维
x = preprocess_input(x) # 预处理
步骤4：传入模型进行预测
预处理完成后，我们就可以将图像传入模型进行预测。代码如下：
preds = model.predict(x)
这里的“preds”是一个numpy数组，存储了对图像预测的结果，每个元素代表一个类别，该值越大，代表该图像属于该类别的概率越高。
由于我们使用的是VGG模型，因此可以通过以下代码获取对图像属于各个常用类别的概率：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import decode_predictions
preds = decode_predictions(preds, top=5)[0]
“top=5”表示返回前五个概率最高的类别，可以根据需要进行设定。
示例1：使用VGG模型对图片进行分类
下面是对一张熊猫的图片进行分类的示例代码：
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 加载VGG模型
model = VGG16(weights='imagenet')
# 从磁盘中读入图片并缩放大小
img_path = 'panda.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# 预处理
x = preprocess_input(x)
# 进行预测
preds = model.predict(x)
# 解码为类别名称
preds = decode_predictions(preds, top=5)[0]
for pred in preds:
print('类别：{}，概率：{:.2f}%'.format(pred[1], pred[2]*100))
该代码运行后，输出了如下结果：
类别：giant_panda，概率：99.92%
类别：lesser_panda，概率：0.05%
类别：indri，概率：0.01%
类别：llama，概率：0.00%
类别：polecat，概率：0.00%
示例2：使用ResNet50模型对图片进行分类
除了使用VGG模型外，我们还可以使用ResNet50模型对图像进行分类，示例代码如下：
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 加载ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 从磁盘中读入图片并缩放大小
img_path = 'panda.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# 预处理
x = preprocess_input(x)
# 进行预测
preds = model.predict(x)
# 解码为类别名称
preds = decode_predictions(preds, top=5)[0]
for pred in preds:
print('类别：{}，概率：{:.2f}%'.format(pred[1], pred[2]*100))
该代码运行后，输出了如下结果：
类别：giant_panda，概率：99.46%
类别：indri，概率：0.22%
类别：lesser_panda，概率：0.13%
类别：earthstar，概率：0.07%
类别：eggnog，概率：0.06%
从输出结果可以看出，两个模型对同一张熊猫的图像均成功识别出了它属于giant_panda这一类别，但是其概率存在差异。这是因为两个模型的计算方法和结构有所不同，从而导致了预测结果的不同。