tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3

Инициализирует архитектуру Inception v3.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.InceptionV3

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.InceptionV3, tf.compat.v1.keras.applications.inception_v3.InceptionV3

tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Переосмысление архитектуры Inception для компьютерного зрения (CVPR 2016)

Эта функция возвращает Keras-модель для классификации изображений, необязательно загруженную с предварительно обученными весами на ImageNet.

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

Для случаев использования трансферного обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по трансферному обучению и доработке.

Примечание: каждая Keras-приложение ожидает определенного вида предобработки входных данных. Для InceptionV3, вызовите tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель. inception_v3.preprocess_input будет масштабировать пиксели входного изображения в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`include_top`	Булево значение, включать или нет полносвязный слой вверху, как последний слой сети. По умолчанию `True`.
`weights`	Один из `None` (случайная инициализация), `imagenet` (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки. По умолчанию `imagenet`.
`input_tensor`	Необязательный Keras-тензор (например, результат `layers.Input()`) для использования в качестве входного изображения для модели. `input_tensor` полезен для совместного использования входов между несколькими различными сетями. По умолчанию None.
`input_shape`	Необязательная кортеж формы, который нужно указать только если `include_top` False (в противном случае форма входных данных должна быть `(299, 299, 3)` (с форматированием данных `channels_last`) или `(3, 299, 299)` (с форматированием данных `channels_first`) . 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. `input_shape` будет проигнорировано, если указана `input_tensor`.
`pooling`	Необязательный режим усреднения для извлечения признаков, когда `include_top` `False`. `None` (по умолчанию) означает, что выход модели будет 4D тензором вывода последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение, и поэтому выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное объединение.
`classes`	Необязательное число классов для классификации изображений, которое необходимо указать только если `include_top` True и если не указан аргумент `weights`. По умолчанию 1000.
`classifier_activation`	`str` или вызываемый объект. Функция активации для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логарифмов верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

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_v3/InceptionV3