在本文中，将探讨如何利用Python的TensorFlow库在Jupyter Notebook上训练一个神经网络模型，以诊断胸部X光图像中的COVID-19。将使用ResNet50模型，并假设已经熟悉深度学习、Python和Jupyter Notebook的使用。如果是Python的新手，可以从相关教程开始学习。
为了完成这个项目，需要以下工具和库：
为了使ResNet50模型适应新的分类任务，需要进行以下步骤：
首先，需要调整ResNet50模型的结构。以下是Python代码示例：
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(
1024,
activation='relu'
)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(
1024,
activation='relu'
)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(
1024,
activation='relu'
)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(
512,
activation='relu'
)(x)
preds = tf.keras.layers.Dense(
2,
activation='softmax'
)(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=preds)
print(model.summary())
图5显示了调整后的模型结构，与基础模型相似，但添加了全局平均池化层和一些全连接密集层，以适应新目标分类任务。
接下来，需要冻结全局平均池化层之前的所有层的权重。以下是Python代码示例：
for i, layer in enumerate(model.layers):
print(i, layer.name)
for layer in model.layers[:175]:
layer.trainable = False
冻结权重后，将新添加的层设置为可训练，方法是将它们设置为"True"。
for layer in model.layers[175:]:
layer.trainable = True