tf.keras.applications.InceptionV3

Инициализирует архитектуру Inception v3.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3

tf.keras.applications.InceptionV3(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Используется в ноутбуках

Используется в учебных пособиях
DeepDream

Ссылка:

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision (CVPR 2016)

Эта функция возвращает Keras модель для классификации изображений, при необходимости загруженную с предварительно обученными весами на ImageNet.

Для задач классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для задач трансферного обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по трансферному обучению и донастройке.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённой предварительной обработки входных данных. Для InceptionV3 вызовите keras.applications.inception_v3.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель. inception_v3.preprocess_input будет масштабировать пиксели входных изображений в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`include_top`	Булево значение, указывающее, нужно ли включать полносвязный слой вверху, как последний слой сети. По умолчанию `True`.
`weights`	Один из вариантов `None` (случайная инициализация), `imagenet` (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки. По умолчанию `"imagenet"`.
`input_tensor`	Необязательный Keras тензор (т.е. результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных модели изображения. `input_tensor` полезно для совместного использования входных данных между несколькими различными сетями. По умолчанию `None`.
`input_shape`	Необязательная кортеж формы, который должен быть указан только если `include_top` равно False (в противном случае размерность входа должна быть `(299, 299, 3)` (с форматом данных `channels_last`) или `(3, 299, 299)` (с форматом данных `channels_first`). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота не должны быть меньше 75. Например, `(150, 150, 3)` — это одно из допустимых значений. `input_shape` будет проигнорировано, если будет указан параметр `input_tensor`.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. `None` (по умолчанию) означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего сверточного блока. `avg` означает, что будет применено глобальное среднее пулинг к выходу последнего сверточного блока, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	Необязательное число классов для классификации изображений, которое должно быть указано только если `include_top` равно `True`, и если не указан аргумент `weights`. По умолчанию 1000.
`classifier_activation`	`str` или вызываемый объект. Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если не `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логов верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращаемое значение
Экземпляр модели.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/InceptionV3