Python程序员必知的nets.nasnet.nasnet入门指南

NASNet（Neural Architecture Search Network）是由Google开发的一种深度学习神经网络架构，它通过自动搜索算法搜索出 的神经网络架构，以适应特定的任务。NASNet能够在多个计算机视觉任务上获得很好的性能。

在Python中，我们可以使用Keras库中的nets.nasnet.nasnet模块来使用NASNet。

首先，我们需要安装Keras库。可以使用以下命令行来安装Keras：

pip install keras

接下来，我们可以通过以下代码导入nasnet模块：

from keras.applications.nasnet import NASNetMobile, NASNetLarge

NASNetMobile是NASNet的移动版本，适用于资源有限的设备，而NASNetLarge则是更大的版本，适用于更高性能的机器。

现在，我们可以创建一个NASNetMobile模型的实例。以下是一个简单的例子：

from keras.applications.nasnet import NASNetMobile

# 创建一个NASNetMobile模型
model = NASNetMobile(weights='imagenet')

在这个例子中，我们直接使用了预先训练好的权重（即在ImageNet数据集上训练的权重）来创建模型。这意味着我们可以直接使用这个模型进行图像分类任务，而无需自己进行训练。

接下来，我们可以使用模型对图像进行分类。以下是一个使用示例：

from keras.applications.nasnet import NASNetMobile, preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载图像
img_path = 'image.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)

# 使用NASNetMobile模型进行预测
preds = model.predict(x)
# 预测结果的解码
decoded_preds = decode_predictions(preds, top=5)[0]
# 输出预测结果
for class_id, class_name, prob in decoded_preds:
    print('Predicted: {} - {:.4f}'.format(class_name, prob))

在这个示例中，我们首先加载并预处理了待分类的图像。然后，我们使用NASNetMobile模型对预处理后的图像进行预测，并使用decode_predictions函数将预测结果解码。最后，我们输出了预测结果，包括类别名称和概率。

这只是一个简单的介绍和示例，你可以根据自己的需求进一步扩展和定制NASNet模型的使用。

总结：

- NASNet是Google开发的一种深度学习神经网络架构，用于自动搜索 网络架构。

- 在Python中，可以使用Keras库中的nets.nasnet.nasnet模块来使用NASNet。

- 可以使用NASNetMobile和NASNetLarge两个类来创建NASNet模型的实例。

- 可以使用预训练好的权重来创建模型，并使用模型进行图像分类任务。

- 通过预处理和解码预测结果，可以输出预测的类别名称和概率。