Keras resnet50 get_layer() '没有这样的层'错误

Question

所以我正在使用以下代码加载 keras Resnet50 模型：

backbone = resnet50.ResNet50(include_top=False, weights=None, input_tensor=None, pooling=None, classes=1000)

我需要在github(line 75)上的 resnet50 代码中获得一个名为“ bn5c_branch2c ”的批量标准化层。

运行backbone.get_layer('bn5c_branch2c')给我一个ValueError: No such layer: bn5c_branch2c。

使用以下方法打印层的名称：

for layer in backbone.layers:
     print(layer.name)

我发现确实没有任何层以这个名称命名，而是将它们命名为“ conv5_block1_3_bn ”。 但是，在 resnet50 的代码中，名称明确输入为“ bn5c_branch2c ”。 我无法理解这是如何发生的，以及如何通过代码中分配的名称提取图层。 任何帮助都会很棒。 谢谢。

张量流 - 2.3.1 keras - 2.4.3 操作系统 - Ubuntu 20.04.1 LTS

Answer 1

bn5c_branch2c层适用于 Tensorflow 1.13.1。

from tensorflow.keras.applications import resnet50
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers import Concatenate, Conv2D, UpSampling2D, BatchNormalization, Add, Lambda
from tensorflow.keras.models import Model

backbone = resnet50.ResNet50(include_top=False,
                                          weights=None,
                                          input_tensor=None,
                                          pooling=None,
                                          classes=1000)

C5 =  backbone.get_layer('bn5c_branch2c').output