41、基于Keras端到端深度学习模拟自动驾驶汽车

基于Keras端到端深度学习模拟自动驾驶汽车

1. 数据准备

1.1 数据定义

• Previous_state ：一个NumPy数组，包含汽车的最后已知状态，是一个 (转向、油门、刹车、速度) 元组。
• Label ：一个NumPy数组，包含我们希望预测的转向角度（归一化范围为 -1 到 1）。
• Metadata ：一个NumPy数组，包含有关文件的元数据（例如它们来自哪个文件夹等）。

1.2 导入库和定义路径

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense, Lambda, Input, concatenate
from tensorflow.keras.optimizers import Adam, SGD, Adamax, Nadam
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint, CSVLogger
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflo