keras vgg16

用官网例子：

from keras.applications.vgg16 import VGG16

from keras.preprocessing import image

from keras.applications.vgg16 import preprocess_input,decode_predictions

import numpy as np

model = VGG16(weights='imagenet',include_top=True)

img_path = './timg.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)

preds = model.predict(x)

print('Predicted:',decode_predictions(preds,top=3)[0])

会报错

解决办法：

1、按报错提供的网址下载vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5（include_top=True）

和vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（include_top=False）

以及imagenet_class_index.json（imagenet_utils. decode_predictions）

2、输入 open .keras/models/ 打开影藏文件夹models，将上面三个文件放进去

3、print(keras.__file__),找到安装路径，在applications里面找到vgg.py和imagenet_utils.py，

将WEIGHTS_PATH，WEIGHTS_PATH_NO_TOP，CLASS_INDEX_PATH的路径改成上面三个文件的新路径

完成！

其他模型方法应该是一样的