tf.keras.applications.MobileNetV2

Инициализирует архитектуру MobileNetV2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2

Псевдонимы совместимости для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.applications.MobileNetV2, tf.compat.v1.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2

tf.keras.applications.MobileNetV2(
    input_shape=None, alpha=1.0, include_top=True, weights='imagenet',
    input_tensor=None, pooling=None, classes=1000, classifier_activation='softmax',
    **kwargs
)

Ссылка:

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks (CVPR 2018)

Необязательно загружает предварительно обученные веса на ImageNet.

Аргументы
`input_shape`	Необязательная кортеж формы, который необходимо указать, если вы хотите использовать модель с разрешением входного изображения, отличным от (224, 224, 3). Он должен иметь ровно 3 входных канала (224, 224, 3). Вы также можете опустить этот параметр, если хотите определить input_shape по input_tensor. Если вы выберете включить как input_tensor, так и input_shape, то будет использоваться input_shape, если формы совпадают. Если формы не совпадают, будет выведено сообщение об ошибке. Например, `(160, 160, 3)` — одно из допустимых значений.
`alpha`	Вещественное число от 0 до 1. Управляет шириной сети. Это известно как множитель ширины в документе MobileNetV2, но имя сохранено для согласованности с моделью `applications.MobileNetV1` в Keras. Если `alpha` < 1.0, пропорционально уменьшает количество фильтров в каждом слое. Если `alpha` > 1.0, пропорционально увеличивает количество фильтров в каждом слое. Если `alpha` = 1, используется стандартное количество фильтров из документа в каждом слое.
`include_top`	Булево значение, указывающее, включать ли полностью подключенный слой в верхней части сети. По умолчанию `True`.
`weights`	Строка, одна из `None` (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительная подготовка на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	Необязательный Keras-тензор (т. е. результат `layers.Input()`) для использования в качестве входного изображения для модели.
`pooling`	Строка, необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором вывода последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	Целое число, необязательное количество классов для классификации изображений, которое необходимо указать только в том случае, если `include_top` равно True и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	Функция активации для использования на слое "верхнего" уровня. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возвращения логов "верхнего" слоя.
`**kwargs`	Только для обратной совместимости.

Возвращает
Экземпляр `keras.Model`.

Возбуждает
`ValueError`	в случае недействительного аргумента для `weights`, или недействительной формы входных данных или недействительного alpha, строк, когда weights='imagenet'
`ValueError`	если `classifier_activation` не равно `softmax` или `None` при использовании предварительно обученного слоя.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/applications/MobileNetV2