如何使用預訓練模型的 model 架構但沒有權重

Question

我想使用 ResNet model 架構並想更改最后幾層； 我怎樣才能只使用 Tensorflow 中 model 動物園的 model 架構？

Answer 1

To use a ResNet model, you can choose a select few from tensorflow.keras.applications including ResNet50 , ResNet101 , and ResNet152 . 然后，如果要進行遷移學習，則需要更改一些默認的 arguments。 對於您的問題，您需要將weights參數設置為None 。 否則，會提供'imagenet'權重。 此外，您需要將include_top設置為False ，因為您的問題的類數可能與 ImageNet 不同。 最后，您需要在input_shape中提供數據的形狀。 這看起來像這樣。

base = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=False, weights=None, input_shape=shape)

要獲得 model 的摘要，您可以執行以下操作

base.summary()

要添加自己的頭部，您可以使用功能 API。 您將需要添加一個Input層和您自己的Dense層，這將與您的任務相對應。 這可能是

input = tf.keras.layers.Input(shape=shape)
base = base(input)
out = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(base)

最后，構造一個model，你可以做

model = tf.keras.models.Model(input, out)

Model構造函數需要 2 個 arguments。 第一個是 model 的輸入，第二個是輸出。 請注意，調用model.summary()會將 ResNet 基礎顯示為單獨的層。 要查看 ResNet 基礎的所有層，您可以執行model.layers[1].summary() ，或者您可以修改有關如何構建 model 的代碼。 第二種方法是

out = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(base.output)
model = tf.keras.models.Model(base.input, out)

現在您可以僅使用model.summary()查看所有層。