Функция applications.InceptionV3

Функция applications.InceptionV3 создает модель сверточной нейронной сети InceptionV3. Первым параметром функция принимает размер входного изображения. Вторым параметром можно передать флаг использования предобученных весов на датасете ImageNet. Третьим параметром указывается количество классов для выходного слоя.

Синтаксис

tf.keras.applications.InceptionV3(
	include_top=True,
	weights="imagenet",
	input_shape=None,
	classes=1000
)

Пример

Давайте загрузим модель InceptionV3 с предобученными весами и выведем информацию о ней:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.InceptionV3(
	weights="imagenet"
)
print(model.name)
print(len(model.layers))

Результат выполнения кода:

"inception_v3"
311

Пример

Давайте загрузим модель без выходного слоя и передадим ей тензор с изображением для получения предсказания:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.InceptionV3(
	include_top=False,
	weights="imagenet",
	input_shape=(299, 299, 3)
)
t = tf.constant([[[[0.5] * 3] * 299] * 299])
res = model(t)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 8, 8, 2048)

Пример

Давайте создадим модель с собственным количеством классов и без предобученных весов:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.InceptionV3(
	include_top=True,
	weights=None,
	classes=10
)
print(model.output_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 10)

Смотрите также

функцию ResNet50,
которая загружает модель ResNet50
функцию VGG16,
которая загружает модель VGG16
функцию MobileNetV2,
которая загружает модель MobileNetV2
функцию save_model,
которая сохраняет модель в файл