tf.keras.applications.ResNet152V2

Инициализирует архитектуру ResNet152V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet152V2

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.ResNet152V2, tf.compat.v1.keras.applications.resnet_v2.ResNet152V2

tf.keras.applications.ResNet152V2(
    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 наборе данных ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует указанному в вашей конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json.

Аргументы
`include_top`	включать 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 данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, указывается только если `include_top` ложно (в противном случае форма входных данных должна быть `(224, 224, 3)` (с форматом данных `'channels_last'`) или `(3, 224, 224)` (с форматом данных `'channels_first'`). Она должна содержать ровно 3 канала входных данных, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет допустимым значением.
`pooling`	Необязательный режим объединения для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. `None` означает, что результатом модели будет 4D тензор выходного сигнала последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение, и в результате модель вернет 2D тензор. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное объединение.
`classes`	необязательное количество классов для классификации изображений, указывается только если `include_top` равно true и если аргумент `weights` не указан.
`classifier_activation`	Функция активации для использования на верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логарифмов верхнего слоя.

Возвращаемое значение
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/ResNet152V2