tf.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2

Инициализирует архитектуру Inception-ResNet v2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.InceptionResNetV2

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.InceptionResNetV2, tf.compat.v1.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2

tf.keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax',
    **kwargs
)

Ссылка:

Inception-v4, Inception-ResNet и влияние остаточных соединений на обучение (AAAI 2017)

Эта функция возвращает модель классификации изображений Keras, необязательно загруженную с предобученными весами на ImageNet.

Для случаев использования классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для случаев использования трансферного обучения убедитесь, что вы ознакомились с руководством по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: каждое приложение Keras ожидает определенный вид предварительной обработки входных данных. Для InceptionResNetV2 вызовите tf.keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель. inception_resnet_v2.preprocess_input будет масштабировать пиксели входных данных в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`include_top`	включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из значений `None` (случайная инициализация), 'imagenet' (предобучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный тензор Keras (например, выход `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, необходимо указать только если `include_top` равно `False` (иначе форма входных данных должна быть `(299, 299, 3)` (с `'channels_last'` форматом данных) или `(3, 299, 299)` (с `'channels_first'` форматом данных). Она должна иметь ровно 3 канала входных данных, а ширина и высота должны быть не меньше 75. Например, `(150, 150, 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 выходом последнего сверточного блока. `'avg'` означает, что будет применено глобальное усреднение пулинга к выходу последнего сверточного блока, и, следовательно, 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` равно `True`, и если не указан аргумент `weights` .
`classifier_activation`	`str` или вызываемая функция. Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возвращения логарифмов верхнего слоя. При загрузке предобученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.
`**kwargs`	Только для обратной совместимости.

Возвращаемое значение
Экземпляр `keras.Model`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/applications/inception_resnet_v2/InceptionResNetV2