TensorFlow

2023-03-09 07:39| 来源: 网络整理| 查看: 265

tf.keras.applications.inception_v3.InceptionV3

实例化Inception v3架构。

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tf.keras.applications.InceptionV3

兼容的迁移别名

有关更多详细信息，请参见迁移指南。

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' ) Reference: 重新思考计算机视觉的初始架构（CVPR 2016）

这个函数返回一个Keras图像分类模型,可以选择加载在ImageNet上预训练的权重。

有关图像分类用例，请参阅此页面以获取详细示例。

对于迁移学习用例，请务必阅读迁移学习和微调指南。

注意：每个 Keras 应用程序都需要一种特定类型的输入预处理。对于 InceptionV3 ，在将输入传递给模型之前，对输入调用 tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input 。 inception_v3.preprocess_input 将在 -1 和 1 之间缩放输入像素。 Args include_top 布尔值，是否在网络的最后一层包括最上层的全连接层。默认为 True 。 weights “ None （随机初始化），“ imagenet （在ImageNet上进行预训练）或要加载的权重文件的路径之一。默认为 imagenet 。 input_tensor 可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出）用作模型的图像输入。 input_tensor 对于在多个不同网络之间共享输入很有用。默认为无。 input_shape 可选的形状元组，仅当 include_top 为False时才指定（否则，输入形状必须为 (299, 299, 3) （带有 channels_last 数据格式）或 (3, 299, 299) （带有 channels_first 数据格式）。具有3个输入通道，宽度和高度不应小于75。例如 (150, 150, 3) input_shape ）将是一个有效值。如果提供了 input_tensor ,则input_shape将被忽略。 pooling 当 include_top 为 False 时，用于特征提取的可选池模式。 None （默认）表示模型的输出将是最后一个卷积块的4D张量输出。 avg 表示全局平均池将应用于最后一个卷积块的输出，因此模型的输出将是2D张量。 max 表示将应用全局最大池。 classes 可选的分类图像的类数，仅当 include_top 为True且未指定 weights 参数时才指定。预设为1000。 classifier_activation 一个 str 或可调用的。在“顶层”层上使用的激活函数。 include_top=True 否则忽略。设置 classifier_activation=None 以返回“顶层”层的 logits。加载预训练权重时， classifier_activation 只能是 None 或 "softmax" 。 Returns 一个 keras.Model 实例。 TensorFlow 2.9 Module: tf.keras.applications.inception_v3 Keras的Inception V3模型。 tf.keras.applications.inception_v3.decode_predictions 解码一个ImageNet模型的预测。 tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input 预处理一个张量Numpy数组编码的一批图像。 Module: tf.keras.applications.mobilenet Keras的MobileNet v1型号。

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