При необходимости загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, определяется в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.
Примечание: каждый Keras Application ожидает определённого вида предобработки входных данных. Для NASNet вызовите tf.keras.applications.nasnet.preprocess_input для ваших входных данных перед их передачей в модель.
Аргументы
input_shape
Необязательная кортеж формы, указывается только если include_top имеет значение False (в противном случае форма входных данных должна быть (224, 224, 3) для NASNetMobile. Она должна иметь ровно 3 канала ввода, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например, (224, 224, 3) — допустимое значение.
include_top
Включать ли полносвязный слой вверху сети.
weights
None (случайная инициализация) или imagenet (веса ImageNet). При загрузке imagenet весов, input_shape должно быть (224, 224, 3)
input_tensor
Необязательный Keras тензор (т.е. выход layers.Input()) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
pooling
Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда include_top имеет значение False.
None означает, что выход модели будет 4D тензором вывода последнего сверточного слоя.
avg означает, что к выходу последнего сверточного слоя 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 для классификации изображений, указывается только если include_top имеет значение True, и если не указан аргумент weights .
Возвращаемое значение
Экземпляр Keras модели.
Исключения
ValueError
В случае некорректного аргумента для weights, или некорректной формы входных данных.
RuntimeError
Если попытка запустить эту модель с бэкендом, который не поддерживает раздельные свертки.
