TensorFlow 宝可梦分类模型训练：妙蛙种子、小火龙、杰尼龟、皮卡丘和超梦

你是真新镇宝可梦研究所的一名研究员，大木博士给了一份宝可梦数据集给你，让你帮他训练一个模型来区分妙蛙种子、小火龙、杰尼龟、皮卡丘和超梦。

1. 数据加载和预处理

首先根据pokmon.py批量读取图像路径并生成每张图像的路径和标签，使用numpy随机函数将数据打乱顺序。

2. 模型构建

构建一个简单的卷积神经网络，包含卷积层、池化层和全连接层。对于卷积操作，可以采用具有不同过滤器数量和大小的多个卷积层，以进一步增强模型的性能。

3. 训练和评估

使用 TensorBoard 对准确率（accuracy）和损失（loss）进行可视化，以帮助您更好地理解模型训练中的变化。您可以在代码中使用 tf.summary.scalar() 函数来记录度量指标，并在 TensorBoard 中查看结果。

对于数据集的划分，您可以采用 train_test_split 函数进行训练集和测试集的划分，然后再从训练集中再分出 20% 的验证集作为评估模型性能的标准。需要注意的是在切分时要控制类别的平衡，每个类别的数量应当相等。

采用交叉熵作为损失函数，并结合正则化技术（L1 或 L2 正则化）优化模型防止过拟合，并控制学习率来优化模型，如 Adam 或者 SGD 优化器。您可以尝试不同的超参数并选择性能最好的模型。

4. 模型保存

在训练完成后，可以使用 tf.saved_model.save() 函数将模型保存到磁盘上，以便之后使用。在保存模型时，可以指定模型的版本号，以便在需要时能够快速找到对应版本的模型。保存模型时，需要指定输入和输出张量，以便在使用模型时能够正确地传递数据。示例代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义模型结构和训练过程

# 保存模型
model_version = '1'
export_dir = 'saved_model/' + model_version
tf.saved_model.save(model, export_dir=export_dir, 
                    signatures={'serving_default': predict_fn})

在上述代码中，model 是训练完成的模型，predict_fn 是用于预测的函数，其中包含对输入数据的预处理和模型的调用。在保存模型时，指定了模型版本号为 1，将模型保存到了 saved_model/1 目录下，并指定了默认的签名为 serving_default，以便在使用时能够正确地调用模型。