19、迁移学习与预训练模型：VGG16和Inception v3的图像分类实践

迁移学习与预训练模型：VGG16和Inception v3的图像分类实践

1. 预训练模型的初步表现

预训练模型虽然未曾见过我们数据集中的图像，也不了解数据集中的类别，但它还是正确识别出了斑马、马车、鸟类和熊。不过，由于它之前没见过长颈鹿，所以未能识别出长颈鹿。我们打算用仅800张图像的小数据集，以较小的工作量对该模型进行重新训练。在这之前，先看看如何在TensorFlow中进行相同的图像预处理。

2. TensorFlow中预训练VGG16的图像预处理

在TensorFlow中，我们可以定义一个函数来完成预处理步骤，代码如下：

def tf_preprocess(filelist):
    images=[]
    for filename in filelist:
        image_string = tf.read_file(filename)
        image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
        image_float = tf.cast(image_decoded, tf.float32)
        resize_fn = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad
        image_resized = resize_fn(image_float, image_height, image_width)
        means = tf.reshape(tf.constant([123.68, 116.78, 103.9