keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。
到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。
笔者先学的caffe，从使用来看，比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。

中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
官方文档：https://keras.io/
文档主要是以keras2.0。

训练、训练主要就”练“嘛，所以堆几个案例就知道怎么做了。
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20181112更新
由于笔者使用的版本都比较老，可能很多demo都跑不通，笔者这边推荐评论区的一位小伙伴提供的比较新的，跑通的code：
【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类

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Keras系列：

1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）
2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）
3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）
4、keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）
5、keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例（五）

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一、CIFAR10 小图片分类示例（Sequential式）

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要训练模型，首先得知道数据长啥样。先来看看经典的cifar10是如何进行训练的。
示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构。

from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

batch_size = 32
num_classes = 10
epochs = 200
data_augmentation = True

# 数据载入
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 多分类标签生成
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

# 网络结构配置
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',
                 input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

# 训练参数设置
# initiate RMSprop optimizer
opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)

# Let's train the model using RMSprop
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=opt,
              metrics=['accuracy'])

# 生成训练数据
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

if not data_augmentation:
    print('Not using data augmentation.')
    model.fit(x_train, y_train,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs,
              validation_data=(x_test, y_test),
              shuffle=True)
else:
    print('Using real-time data augmentation.')
    # This will do preprocessing and realtime data augmentation:
    datagen = ImageDataGenerator(
        featurewise_center=False,  # set input mean to 0 over the dataset
        samplewise_center=False,  # set each sample mean to 0
        featurewise_std_normalization=False,  # divide inputs by std of the dataset
        samplewise_std_normalization=False,  # divide each input by its std
        zca_whitening=False,  # apply ZCA whitening
        rotation_range=0,  # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
        width_shift_range=0.1,  # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
        height_shift_range=0.1,  # randomly shift images vertically (fraction of total height)
        horizontal_flip=True,  # randomly flip images
        vertical_flip=False)  # randomly flip images

    # Compute quantities required for feature-wise normalization
    # (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied).
    datagen.fit(x_train)

# fit训练
    # Fit the model on the batches generated by datagen.flow().
    model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train,
                                     batch_size=batch_size),
                        steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
                        epochs=epochs,
                        validation_data=(x_test, y_test))

就像caffe里面需要把数据编译成LMDB一样，keras也要数据服从其格式。来看看cifar10的数据格式：
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1、载入数据

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

这句用来网络上载入数据，跟之前application之中，pre-model一样，有时间需要不断的网上下载，所以等你下载完了，可以自己改一样地址，让其读取本地文件。
x_train格式例如（100,100,100,3），100张格式为1001003的图像集；y_train格式为（100，）

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##2、多分类标签指定keras格式
keras对多分类的标签需要一种固定格式，所以需要按照以下的方式进行转换，num_classes为分类数量，假设此时有5类：

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)

最终输出的格式应该是(100,5)
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3、图片预处理生成器ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator() 
datagen.fit(x_train)

生成器初始化datagen ，然后datagen.fit,计算依赖于数据的变换所需要的统计信息
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4、最终训练格式-batch

把数据按照每个batch进行划分，这样就可以送到模型进行训练了。比caffe中要LMDB快很多。

datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size)

接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据。

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二、官方改编——多分类简易网络结构（Sequential式）

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改编自官方文档的《面向小数据集构建图像分类模型》
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1、数据来源与下载

官方文档是猫狗二分类，此时变成一个5分类，由于追求效率，从网上找来一个很小的数据集。来源于博客：
Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片
数据描述：
共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN
编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。如下图：

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2、 载入与模型网络构建

很坑的是Keras中文文档本节还没有及时更新，还需要看原版的网站。譬如keras中文文档是Convolution2D，但是现在是conv2D所以有点坑。

# 载入与模型网络构建
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(150, 150,3)))
# filter大小3*3，数量32个，原始图像大小3,150,150
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())  # this converts our 3D feature maps to 1D feature vectors
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5))   #                               matt,几个分类就要有几个dense
model.add(Activation('softmax'))#                     matt,多分类

二分类与多分类在前面的结构上都没有问题，就是需要改一下最后的全连接层，因为此时有5分类，所以需要Dense(5)，同时激活函数是softmax，如果是二分类就是dense(2)+sigmoid(激活函数)。

同时出现了以下的报错：

报错1：model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 150, 150)))
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv2d_6/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,148,32], [3,3,32,32].

报错2：model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling2d_11/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,148,32].

原因：
input_shape=(3,150, 150)是theano的写法，而tensorflow需要写出：(150,150,3)；
需要修改Input_size。也就是"channels_last”和"channels_first"数据格式的问题。
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3、设置训练参数

# 二分类
#model.compile(loss='binary_crossentropy',
#              optimizer='rmsprop',
#              metrics=['accuracy'])

# 多分类
model.compile(loss='categorical_crossentropy',                                 # matt，多分类，不是binary_crossentropy
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
# 优化器rmsprop：除学习率可调整外，建议保持优化器的其他默认参数不变

二分类的参数与多分类的参数设置有些区别。

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##4、图像预处理
然后我们开始准备数据，使用.flow_from_directory()来从我们的jpgs图片中直接产生数据和标签。
其中值得留意的是：

• ImageDataGenerator：用以生成一个batch的图像数据，支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据，直到达到规定的epoch次数为止。
• flow_from_directory(directory):
  以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据

train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        '/.../train', 
        target_size=(150, 150),  # all images will be resized to 150x150
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')                               # matt，多分类

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        '/.../validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')                             # matt，多分类
# class_mode='binary'

这一步骤是数据准备阶段，会比较慢，同时多分类，需要设置class_mode为“categorical”。flow_from_directory是计算数据的一些属性值，之后再训练阶段直接丢进去这些生成器。
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5、训练阶段

model.fit_generator(
        train_generator,
        samples_per_epoch=2000,
        nb_epoch=50,
        validation_data=validation_generator,
        nb_val_samples=800)
# samples_per_epoch，相当于每个epoch数据量峰值，每个epoch以经过模型的样本数达到samples_per_epoch时，记一个epoch结束
model.save_weights('/.../first_try_animal5.h5')  

最后的结果示范：

Epoch 48/50
62/62 [==============================] - 39s - loss: 0.0464 - acc: 0.9929 - val_loss: 0.3916 - val_acc: 0.9601
Epoch 49/50
62/62 [==============================] - 38s - loss: 0.0565 - acc: 0.9914 - val_loss: 0.6423 - val_acc: 0.9500
Epoch 50/50
62/62 [==============================] - 38s - loss: 0.0429 - acc: 0.9960 - val_loss: 0.4238 - val_acc: 0.9599

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##6、出现的问题
问题一：loss为负数
原因:如果出现loss为负，是因为之前多分类的标签哪些设置不对，现在是5分类的，写成了2分类之后导致了Loss为负数，形如下面

Epoch 43/50
62/62 [==============================] - 39s - loss: -16.0148 - acc: 0.1921 - val_loss: -15.9440 - val_acc: 0.1998
Epoch 44/50
61/62 [============================>.] - ETA: 0s - loss: -15.8525 - acc: 0.2049Segmentation fault (core dumped)

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三、fine-tuning方式一：使用预训练网络的bottleneck特征

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本节主要来源于：面向小数据集构建图像分类模型
当然，keras中文版里面漏洞一大堆… 没有跟着版本更新，导致很多内容都是不对的，哎…

先看VGG-16的网络结构如下：

本节主要是通过已经训练好的模型，把bottleneck特征抽取出来，然后滚到下一个“小”模型里面，也就是全连接层。
实施步骤为：

• 1、把训练好的模型的权重拿来,model；
• 2、运行，提取bottleneck feature（网络在全连接之前的最后一层激活的feature
  map,卷积-全连接层之间），单独拿出来，并保存
• 3、bottleneck层数据，之后 + dense全连接层，进行fine-tuning
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  ##1、导入预训练权重与网络框架
  这里keras中文文档是错误的，要看现在的原作者的博客，

WEIGHTS_PATH = '/home/ubuntu/keras/animal5/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
WEIGHTS_PATH_NO_TOP = '/home/ubuntu/keras/animal5/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'

from keras.applications.vgg16_matt import VGG16
model = VGG16(include_top=False, weights='imagenet')

其中WEIGHTS_PATH_NO_TOP 就是去掉了全连接层，可以用他直接提取bottleneck的特征，感谢原作者。
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2、提取图片的bottleneck特征

需要步骤：

• 载入图片；
• 灌入pre-model的权重；
• 得到bottleneck feature

#如何提取bottleneck feature
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

# （1）载入图片
# 图像生成器初始化
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 训练集图像生成器
generator = datagen.flow_from_directory(
        '/home/ubuntu/keras/animal5/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode=None,
        shuffle=False) 

#　验证集图像生成器
generator = datagen.flow_from_directory(
        '/home/ubuntu/keras/animal5/validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode=None,
        shuffle=False)

#（2）灌入pre-model的权重
model.load_weights('/.../vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5')

#（3）得到bottleneck feature
bottleneck_features_train = model.predict_generator(generator, 500)
# 核心，steps是生成器要返回数据的轮数，每个epoch含有500张图片，与model.fit(samples_per_epoch)相对
np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train)

bottleneck_features_validation = model.predict_generator(generator, 100)
# 与model.fit(nb_val_samples)相对，一个epoch有800张图片，验证集
np.save(open('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), bottleneck_features_validation)

注意

• class_mode，此时为预测场景，制作数据阶段，不用设置标签，因为此时是按照顺序产生；而在train_generator数据训练之前的数据准备，则需要设置标签
• shuffle，此时为预测场景，制作数据集，不用打乱；但是在model.fit过程中需要打乱，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。

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3、 fine-tuning - "小"网络

主要步骤：

• （1）导入bottleneck_features数据；
• （2）设置标签，并规范成Keras默认格式；
• （3）写“小网络”的网络结构
• （4）设置参数并训练

# （1）导入bottleneck_features数据
train_data = np.load(open('bottleneck_features_train.npy'))
# the features were saved in order, so recreating the labels is easy
train_labels = np.array([0] * 100 + [1] * 100 + [2] * 100 + [3] * 100 + [4] * 96)  # matt,打标签

validation_data = np.load(open('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array([0] * 20 + [1] * 20 + [2] * 20 + [3] * 20 + [4] * 16)  # matt,打标签

# （2）设置标签，并规范成Keras默认格式
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 5)
validation_labels = keras.utils.to_categorical(validation_labels, 5)

# （3）写“小网络”的网络结构
model = Sequential()
#train_data.shape[1:]
model.add(Flatten(input_shape=(4,4,512)))# 4*4*512
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
#model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 二分类
model.add(Dense(5, activation='softmax'))  # matt,多分类
#model.add(Dense(1))
#model.add(Dense(5)) 
#model.add(Activation('softmax'))

# （4）设置参数并训练
model.compile(loss='categorical_crossentropy',   
# matt，多分类，不是binary_crossentropy
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_data, train_labels,
          nb_epoch=50, batch_size=16,
          validation_data=(validation_data, validation_labels))
model.save_weights('bottleneck_fc_model.h5')

因为特征的size很小，模型在CPU上跑的也会很快，大概1s一个epoch。

#正确的结果：
Epoch 48/50
496/496 [==============================] - 0s - loss: 0.3071 - acc: 0.7762 - val_loss: 4.9337 - val_acc: 0.3229
Epoch 49/50
496/496 [==============================] - 0s - loss: 0.2881 - acc: 0.8004 - val_loss: 4.3143 - val_acc: 0.3750
Epoch 50/50
496/496 [==============================] - 0s - loss: 0.3119 - acc: 0.7984 - val_loss: 4.4788 - val_acc: 0.5625
<keras.callbacks.History object at 0x7f25d4456e10>

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4、遇到的问题

（1）Flatten层——最难处理的层
其中在配置网络中，我发现Flatten是最容易出现问题的Layer了。非常多的问题，是因为输给这个层的格式不对。譬如报错：

语句:model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:]))
ValueError: Input 0 is incompatible with layer flatten_5: expected min_ndim=3, found ndim=2

于是要改成(4,4,512)，这样写（512,4,4）也不对！

（2）标签格式问题
model.fit之后报错：

ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (None, 5) but got array with shape (500, 1)

标签格式没有设置，特别是多分类会遇见这样的问题。需要keras.utils.to_categorical()

train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 5)

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四、fine-tuning方式二：要调整权重

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Keras中文文档+原作者文档这个部分都没有写对！

先来看看整个结构。

fine-tune分三个步骤：

• 搭建vgg-16并载入权重，将之前定义的全连接网络加在模型的顶部，并载入权重
• 冻结vgg16网络的一部分参数
• 模型训练

注意：

• 1、fine-tune,所有的层都应该以训练好的权重为初始值，例如，你不能将随机初始的全连接放在预训练的卷积层之上，这是因为由随机权重产生的大梯度将会破坏卷积层预训练的权重。
• 2、选择只fine-tune最后的卷积块，而不是整个网络，这是为了防止过拟合。整个网络具有巨大的熵容量，因此具有很高的过拟合倾向。由底层卷积模块学习到的特征更加一般，更加不具有抽象性，因此我们要保持前两个卷积块（学习一般特征）不动，只fine-tune后面的卷积块（学习特别的特征）
• 3、fine-tune应该在很低的学习率下进行，通常使用SGD优化而不是其他自适应学习率的优化算法，如RMSProp。这是为了保证更新的幅度保持在较低的程度，以免毁坏预训练的特征。
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1、步骤一：搭建vgg-16并载入权重

1.1 Keras文档结果

先看看Keras中文文档是这样的：

from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

# 网络结构
top_model = Sequential()
#top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Flatten(input_shape=(4,4,512)))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
#top_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
top_model.add(Dense(5, activation='softmax')) 
# 加载权重
top_model.load_weights(top_model_weights_path)

model.add(top_model)

中文文档是用Sequential式写的，但是没有找到对的权重：top_model_weights_path，如果不正确的权重文件会报错：

ValueError: You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 2 layers.

同时也没有交代model是什么。

1.2 原作者新改

当然看原作者代码知道了这里的model就是VGG16的。所以原作者改成：

# 载入Model权重 + 网络
from keras.applications.vgg16_matt import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# “小网络”结构
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
# top_model.add(Flatten(input_shape=(4,4,512)))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(5, activation='softmax')) 

# 加权重
top_model.load_weights(top_model_weights_path)

# 两个网络整合
model.add(top_model)

这里又出现一个问题就是，原作者是用application中的VGG16来做的，那么VGG16原来的是Model式的，现在model.add的是Sequential,兼容不起来，报错：

# AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

于是参考了VGG16原来网络中的结构自己写了：

from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

# 载入Model权重 + 网络
from keras.applications.vgg16_matt import VGG16
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 新加层
x = model.output
# 最有问题的层:flatten层
x = Flatten(name='flatten')(x)
# 尝试一：x = Flatten()(x)
# 尝试二：x = GlobalAveragePooling2D()(x)
# 尝试三：from keras.layers import Reshape
#x = Reshape((4,4, 512))(x) # TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'NoneType'

x = Dense(256, activation='relu', name='fc1')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)

from keras.models import Model

vgg_model = Model(input=model.input, output=predictions)

其中又是遇到了Flatten()层的问题，而且做了很多尝试，这一个层的意思是把VGG16网络结构+权重的model数据输出格式输入给Flatten()进行降维，但是！
model.output输出的格式是：（?，?，?，512）
那么肯定会报错：

ValueError: The shape of the input to "Flatten" is not fully defined (got (None, None, 512). Make sure to pass a complete "input_shape" or "batch_input_shape" argument to the first layer in your model.

（1）其中原作者VGG16代码中是这么处理Flatten层的：

x = Flatten(name='flatten')(x)

同样会报错。
####（2）借鉴《Keras跨领域图像分类迁移学习与微调》的一部分：

x = Reshape((4,4, 512))(x)

也没成功，应该是自己不太会如果写这个层。

（3）尝试直接加了个GlobalAveragePooling2D层之后：

x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(256, activation='relu', name='fc1')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)

可以运行，但是，fit的结果是：

Epoch 1/50
31/31 [==============================] - 10s - loss: 0.5575 - acc: 0.7730 - val_loss: 0.5191 - val_acc: 0.8000
Epoch 2/50
31/31 [==============================] - 9s - loss: 0.5548 - acc: 0.7760 - val_loss: 0.5256 - val_acc: 0.8000
...
Epoch 49/50
31/31 [==============================] - 9s - loss: 0.5602 - acc: 0.7730 - val_loss: 0.5285 - val_acc: 0.8000
Epoch 50/50
31/31 [==============================] - 9s - loss: 0.5583 - acc: 0.7780 - val_loss: 0.5220 - val_acc: 0.8000

内容结果总是一样的，所以还是不对，这块还没有解决。。

延伸：评论区网友柚9527给出自己的解决：

top_model = Sequential()  
top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))  # model.output_shape[1:])  
top_model.add(Dense(256, activation='relu',kernel_regularizer=l2(0.001),))  
top_model.add(Dropout(0.8))  
top_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  
# 载入上一模型的权重  
top_model.load_weights(top_model_weights_path)  
  
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output))  

.

2、冻结vgg16网络的一部分参数

然后将最后一个卷积块前的卷积层参数冻结：

for layer in vgg_model.layers[:25]:
    layer.trainable = False

# compile the model with a SGD/momentum optimizer


vgg_model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),
              metrics=['accuracy'])

.

3、模型训练

然后以很低的学习率进行训练：

# 准备数据
train_data_dir = '/.../train'
validation_data_dir = '/.../validation'
img_width, img_height = 150, 150
nb_train_samples = 500
nb_validation_samples = 100
epochs = 50
batch_size = 16

# 图片预处理生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 图片generator
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_data_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_data_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

# 训练
vgg_model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
        epochs=epochs,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=nb_validation_samples // batch_size)

如果在之前的网络结构可以正常载入的话，后面都是没有问题的，可以直接运行。