tf.keras.applications.ResNet101V2

Инициализирует архитектуру ResNet101V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet101V2

tf.keras.applications.ResNet101V2(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Identity Mappings in Deep Residual Networks (CVPR 2016)

Для случаев использования классификации изображений, см. эту страницу для подробных примеров.

Для случаев использования трансферного обучения, обязательно прочитайте руководство по трансферному обучению и донастройке.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённого вида предварительной обработки входных данных. Для ResNet, вызовите keras.applications.resnet_v2.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель. resnet_v2.preprocess_input будет масштабировать пиксели входных данных между -1 и 1.

Аргументы
`include_top`	включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из `None` (случайная инициализация), `"imagenet"` (предварительное обучение на ImageNet), или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный Keras тензор (т.е. результат `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который должен быть указан только если `include_top` является `False` (в противном случае форма входных данных должна быть `(224, 224, 3)` (с `"channels_last"` форматом данных) или `(3, 224, 224)` (с `"channels_first"` форматом данных). Она должна иметь ровно 3 канала входных данных, 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` является `False`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего сверточного блока. `avg` означает, что глобальный средний пулинг будет применяться к выходу последнего сверточного блока, и, таким образом, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	необязательное количество классов для классификации изображений, которое должно быть указано только если `include_top` является `True`, и если аргумент `weights` не указан.
`classifier_activation`	`str` или вызываемая функция. Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None`, чтобы вернуть логиты верхнего слоя. При загрузке предобученных 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/ResNet101V2