如何在keras中使用预先训练好的googlenet和alexnet

在Keras中使用预先训练好的GoogLeNet和AlexNet，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

from keras.applications import googlenet, alexnet
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from keras.models import Model

加载预训练模型：

googlenet_model = googlenet.InceptionV1(weights='imagenet')
alexnet_model = alexnet.AlexNet(weights='imagenet')

预处理输入图像：

img_path = 'path_to_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

使用预训练模型进行预测：

googlenet_predictions = googlenet_model.predict(x)
alexnet_predictions = alexnet_model.predict(x)

解码预测结果：

googlenet_decoded_predictions = googlenet.decode_predictions(googlenet_predictions, top=5)
alexnet_decoded_predictions = alexnet.decode_predictions(alexnet_predictions, top=5)

打印预测结果：

print('GoogLeNet Predictions:')
for _, class_name, prob in googlenet_decoded_predictions[0]:
    print(f'{class_name}: {prob}')

print('AlexNet Predictions:')
for _, class_name, prob in alexnet_decoded_predictions[0]:
    print(f'{class_name}: {prob}')

这样，你就可以在Keras中使用预先训练好的GoogLeNet和AlexNet进行图像分类预测了。

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