В настоящее время я работаю над проектом по обучению переводу, в котором извлечены особенности после запуска VGG19 с весами imagenet.Функция извлечения предназначена только для одного изображения (слон).Мой вопрос заключается в том, как мне поступить с данными о тренировках через них.Я использую набор данных CIFAR10 с 50000 данных обучения.Цель состоит в том, чтобы затем реализовать этот вывод средства извлечения в RandomForest.Любой совет о том, как изменить добычу, будет отличным!
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
from keras.applications.vgg19 import VGG19
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from keras.models import Model
import numpy as np
base_model = VGG19(weights='imagenet')
base_model.summary()
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('fc2').output)
img_path = 'elephant.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)
fc2_features = model.predict(x)
fc2_features.shape