tf.keras.applications.ResNet50V2

Инициализирует архитектуру ResNet50V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet50V2

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.applications.ResNet50V2, tf.compat.v1.keras.applications.resnet_v2.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 загружает предварительно обученные веса на основе ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует тому, что указано в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.

Примечание: каждый Keras Application ожидает определённого 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`	включать ли 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 Keras-тензор (т.е. результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входного изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который указывается только если `include_top` имеет значение False (в противном случае форма входа должна быть `(224, 224, 3)` (с форматом данных `'channels_last'`) или `(3, 224, 224)` (с форматом данных `'channels_first'`). Она должна иметь ровно 3 канала входа, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет допустимым значением.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` имеет значение `False`. `None` означает, что выходом модели будет 4D тензор, полученный из последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение, и, следовательно, выходом модели будет 2D тензор. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинговое.
`classes`	необязательное количество классов, в которые нужно классифицировать изображения, которое указывается только если `include_top` равно True и если аргумент `weights` не указан.
`classifier_activation`	Функция активации для использования в верхнем слое (`str` или вызываемый объект). Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возвращения логарифмических вероятностей ("top" 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/ResNet50V2