Функция applications.MobileNetV3Small

Функция applications.MobileNetV3Small создает компактную сверточную нейронную сеть MobileNetV3Small, предобученную на наборе данных ImageNet. Первым параметром передается форма входных данных. Вторым параметром можно указать количество классов для классификации. Третьим параметром задается использование предобученных весов.

Синтаксис

tf.keras.applications.MobileNetV3Small(
	input_shape,
	classes,
	weights
)

Пример

Давайте создадим модель MobileNetV3Small с входной формой 224 на 224 и тремя каналами:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(
	input_shape=(224, 224, 3),
	classes=1000,
	weights=None
)
print(model.input_shape)
print(model.output_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 224, 224, 3)
(None, 1000)

Пример

Давайте создадим модель MobileNetV3Small с предобученными весами и количеством классов 10:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(
	input_shape=(224, 224, 3),
	classes=10,
	weights='imagenet'
)
print(model.output_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 10)

Пример

Давайте создадим модель и выполним предсказание для входного тензора:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

model = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(
	input_shape=(224, 224, 3),
	classes=5,
	weights=None
)

t = tf.random.normal((1, 224, 224, 3))
res = model.predict(t)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 5)

Смотрите также

функцию MobileNetV2,
которая создает модель MobileNetV2
функцию EfficientNetB0,
которая создает модель EfficientNetB0
функцию ResNet50,
которая создает модель ResNet50
функцию save_model,
которая сохраняет модель в файл