如何将 InceptionV3 中的数据拟合到 ImageDataGenerator

Question

如何将 InceptionV3 中的数据拟合到 ImageDataGenerator？

我找到的将数据拟合到 ImageDataGenerator 的示例是 mnist 或 cifar10，如下所示：

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# fit parameters from data
datagen.fit(X_train)

但是我可以将 InceptionV3 模型的数据拟合到我的 ImageDataGenerator 中吗？

我像这样加载我的 Inception V3 模型：

base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=True)
datagen = ImageDataGenerator(...)
datagen.fit(base_model.get_layer('avg_pool').output)

但我收到错误消息“ValueError: setting an array element with a sequence”。

Answer 1

我假设您需要分两步执行此操作。首先将您的数据输入 InceptionV3 模型并将输出保存到一个 numpy 数组中。然后将这个 numpy 数组输入到您的第二个模型中。

这样的第一步（取自here）：

generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=batch_size,
    class_mode=None,  # this means our generator will only yield batches of data, no labels
    shuffle=False)  # our data will be in order

bottleneck_features_train = model.predict_generator(generator, 2000)

np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'w'), 

bottleneck_features_train)