tf.keras.applications.resnet_v2.ResNet50V2

Создаёт архитектуру ResNet50V2.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.ResNet50V2

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.ResNet50V2, tf.compat.v1.keras.applications.resnet_v2.ResNet50V2

tf.keras.applications.resnet_v2.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)

Для задач классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для задач переноса обучения ознакомьтесь с руководством по переносу обучения и дообучению.

Примечание: каждая Keras-приложение 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. resnet_v2.preprocess_input будет масштабировать пиксели входного изображения в диапазоне от -1 до 1.

Аргументы
`include_top`	включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из `None` (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный Keras-тензор (например, результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входного изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж-форма, указывается 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 канала входных данных, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` является допустимым значением.
`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 глобальный средний пулинг будет применён к выходу последнего сверточного блока, и выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применён глобальный максимальный пулинг.
`classes`	необязательное количество 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 для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логарифмов вероятностей верхнего слоя. При загрузке предобученных 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/resnet_v2/ResNet50V2