tf.keras.applications.ResNet101V2

Создаёт архитектуру ResNet101V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet101V2

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.ResNet101V2, tf.compat.v1.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)

При необходимости загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, указано в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.

Аргументы
`include_top`	нужно ли включать полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	одно из `None` (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительная подготовка на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный тензор Keras (т.е. результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж размера, который нужно указывать только если `include_top` равно False (в противном случае размер входных данных должен быть `(224, 224, 3)` (с `'channels_last'` форматом данных) или `(3, 224, 224)` (с `'channels_first'` форматом данных). Он должен иметь ровно 3 канала входных данных, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` — это допустимое значение.
`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 к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение пулинга, и таким образом выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	необязательное число классов, в которые нужно классифицировать изображения, указывается только если `include_top` равно True и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	Функция активации для слоя «верхнего» уровня. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логов слоя «верхнего» уровня.

Возвращаемые значения
Экземпляр `keras.Model`.

© 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/ResNet101V2