Функция applications.VGG19

Функция applications.VGG19 создает сверточную нейронную сеть архитектуры VGG19. Первым параметром передается логическое значение include_top, которое определяет, включать ли полносвязные слои классификатора. Вторым параметром можно передать кортеж weights для загрузки предобученных весов. Третьим параметром передается форма входного тензора input_shape. Функция возвращает объект модели Keras.

Синтаксис

tf.keras.applications.VGG19(
	include_top=True,
	weights='imagenet',
	input_shape=None
)

Пример

Давайте создадим модель VGG19 с полносвязными слоями и предобученными весами:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.VGG19(
	include_top=True,
	weights='imagenet'
)
print(model.name)

Результат выполнения кода:

"vgg19"

Пример

Давайте создадим модель VGG19 без полносвязных слоев для извлечения признаков:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.VGG19(
	include_top=False,
	weights='imagenet'
)
print(model.output_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 7, 7, 512)

Пример

Давайте создадим модель VGG19 с собственной формой входного тензора:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.VGG19(
	include_top=False,
	weights=None,
	input_shape=(224, 224, 3)
)
print(model.input_shape)

Результат выполнения кода:

(None, 224, 224, 3)

Пример

Давайте выполним предсказание на случайном тензоре с помощью модели VGG19:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

model = tf.keras.applications.VGG19(
	include_top=True,
	weights='imagenet'
)

t = tf.random.normal((1, 224, 224, 3))
res = model.predict(t, verbose=0)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 1000)

Смотрите также

функцию VGG16,
которая создает модель VGG16
функцию ResNet50,
которая создает модель ResNet50
функцию InceptionV3,
которая создает модель InceptionV3
функцию load_model,
которая загружает сохраненную модель