tf.keras.applications.ResNet101

Инициализирует архитектуру ResNet101.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet.ResNet101

tf.keras.applications.ResNet101(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Глубокое обучение с остаточными связями для распознавания изображений (CVPR 2015)

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

Для задач трансферного обучения убедитесь, что вы прочитали руководство по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённой предобработки входных данных. Для ResNet, вызовите keras.applications.resnet.preprocess_input над вашими входными данными перед передачей их в модель. resnet.preprocess_input преобразует входные изображения из RGB в BGR, а затем центрирует каждый цветовой канал относительно набора данных ImageNet, без масштабирования.

Аргументы
`include_top`	включить ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из `None` (случайная инициализация), `"imagenet"` (предварительная подготовка на ImageNet), или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный тензор Keras (т.е. вывод `layers.Input()`) для использования в качестве входных изображений для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который нужно указать только если `include_top` это `False` (иначе размер входных данных должен быть `(224, 224, 3)` (с форматом данных `"channels_last"`) или `(3, 224, 224)` (с форматом данных `"channels_first"`). Он должен иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет допустимым значением.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` это `False`. `None` означает, что выходом модели будет 4D тензор, выводимый последним сверточным блоком. `avg` означает, что будет применено глобальное усреднение пулинга к выходу последнего сверточного блока, и, следовательно, выходом модели будет 2D тензор. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	необязательное число классов, в которые нужно классифицировать изображения, указывается только если `include_top` это `True`, и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	A `str` или вызываемая функция. Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установить `classifier_activation=None` для возвращения логитов 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/ResNet101