tf.keras.applications.ResNet50V2
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Инициализирует архитектуру ResNet50V2.
tf.keras.applications.ResNet50V2(
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)
Необязательно загрузить 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 значений 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 изображений для модели. |
input_shape | необязательная кортеж формы, который следует указывать только если include_top ложно (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 иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, (200, 200, 3) - это одно из допустимых значений. |
pooling | Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда include_top равно False.
|
classes | необязательное количество классов для классификации изображений, которое следует указывать только если include_top истина и если не указан аргумент weights. |
classifier_activation | str или вызываемый объект. Функция активации для использования на "верхнем" слое. Игнорируется, если include_top=True. Установить classifier_activation=None для возврата логитов "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/ResNet50V2