tf.keras.applications.ResNet152

Инициализирует архитектуру ResNet152.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet.ResNet152

tf.keras.applications.ResNet152(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Deep Residual Learning for Image Recognition (CVPR 2015)

Для задач классификации изображений см. эту страницу с подробными примерами.

Для задач трансферного обучения убедитесь, что вы ознакомились с руководством по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: каждый Keras Application ожидает определенного вида предобработки входных данных. Для ResNet, вызовите keras.applications.resnet.preprocess_input для ваших входных данных 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"` (предобучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный тензор Keras (например, результат `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, указывается только если `include_top` равно `False` (в противном случае форма входа должна быть `(224, 224, 3)` (с `"channels_last"` форматом данных) или `(3, 224, 224)` (с `"channels_first"` форматом данных). Она должна содержать ровно 3 канала входных данных, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет одним из допустимых значений.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором выходом последнего сверточного блока. `avg` означает, что глобальный средний пулинг будет применен 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, указывается только если `include_top` равно `True`, и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	`str` или вызываемый объект. Функция активации для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None`, чтобы получить logits 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/ResNet152