tf.keras.applications.ResNet152V2

Инициализирует архитектуру ResNet152V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet152V2

Псевдонимы совместимости 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 ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, указано в вашей конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определенного вида предварительной обработки входных данных. Для ResNetV2 вызовите tf.keras.applications.resnet_v2.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель.

Аргументы
`include_top`	включить 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 (например, результат `layers.Input()`) для использования в качестве входных изображений для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который нужно указывать только если `include_top` равно False (в противном случае форма входных данных 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`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором, выходящим из последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено усреднение по всему полю, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимум пулинг.
`classes`	необязательное количество классов для классификации изображений, которое нужно указывать только если `include_top` равно True и если не указан аргумент `weights` .
`classifier_activation`	A `str` или вызываемая функция. Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` чтобы вернуть логарифмы вероятностей 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/applications/ResNet152V2