ケラスで入出力する画像

Question

this imageのモデルを作成しようとしています。関連するコードは次のとおりです。

base_model = VGG16(weights='imagenet') 
conv4_3, conv3_3, conv2_2, conv1_2 = base_model.get_layer('block4_conv3').output, 
    base_model.get_layer('block3_conv3').output, 
    base_model.get_layer('block2_conv2').output, 
    base_model.get_layer('block1_conv2').output 

# Use the output of the layers of VGG16 on x in the model 
conv1 = Convolution2D(256, 1, 1, border_mode='same')(BatchNormalization()(conv4_3)) 
conv1_scaled = resize(conv1, 56) 
. 
. 
. 
conv5 = Convolution2D(3, 3, 3, border_mode='same')(merge([ip_img, conv4], mode='sum')) 
op = Convolution2D(2, 3, 3, border_mode='same')(conv5) 

for layer in base_model.layers: 
    layer.trainable = False 

model = Model(input=base_model.input, output=op) 
model.compile(optimizer='sgd', loss=custom_loss_fn) 

私はディレクトリに色付きの画像がたくさんあります。入力画像は、画像のグレースケール（224x224x3）で、opは、YUV画像を得るためにグレースケール（224x224x1）に追加できる画像（224x224x2）のUVプレーンでなければなりません。カスタム損失機能は、元の画像のUVと予測のUVに作用します。

私はどのようにトレーニングしますか？

Answer 1

あなたはちょうどmodel.fit(data, labels)と呼んでいますか？ （https://keras.io/models/model/#fit）