python+tensorflow+keras 基于Inception-v3模型迁移学习处理clatech256分类

使用keras框架，对Inception-v3模型进行迁移学习，处理caltech256数据集的图像分类问题，现附上可执行代码，与大家分享。数据需要自己进行预处理，分为训练集和验证集。迭代次数都需要自行设定。提供train learning 和fun tune两种方法。

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#欢迎交流

#基于inception-v3做迁移学习
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3preprocess_input
from keras.layers import GlobalAveragePooling2DDense
from keras.models import Model
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.optimizers import Adagrad SGD

#准备数据 prepare data
train_datagen = ImageDataGenerator（
	preprocessing_function = preprocess_input
	rotation_range = 30
	width_shift_range = 0.2
	height_shift_range = 0.2
	shear_range = 0.2
	zoom_range = 0.2
	horizontal_flip = True
）

test_datagen = ImageDataGenerator（
	preprocessing_function=preprocess_input
	rotation_range=30
	width_shift_range=0.2
	height_shift_range=0.2
	shear_range=0.2
	zoom_range=0.2
	horizontal_flip=True

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        3253  2018-10-26 09:33  cnn_classification.py