在keras預訓練模型中，我可以刪除圖層嗎？

我正在進口keras的preggined vgg模型，從keras.applications.vgg16 import VGG16。我注意到標準型號是keras.models.Sequential，而預訓練型號是keras.engine.training.Model型號。在standrd模型中，我可以使用add添加圖層，並使用pop刪除它們。在keras-pretrained模型中，我似乎無法使用pop。有沒有其他的選擇呢？謝謝在keras預訓練模型中，我可以刪除圖層嗎？

來源

2017-02-18 Shgidi

檢查：http://stackoverflow.com/questions/41378461/how-to-use-models-from-keras-applications-for-transfer-learnig/ 41386444＃41386444 – indraforyou

取決於你想要刪除。如果你想刪除最後SOFTMAX層和使用轉移的學習模式，你可以通過include_top=False kwarg到模型中，像這樣：

from keras.applications.vgg16 import VGG16 
IN_SHAPE = (256, 256, 3) # image dimensions and RGB channels 

pretrained_model = VGG16(
    include_top=False, 
    input_shape=IN_SHAPE, 
    weights='imagenet' 
)

我寫了這個用例博客中最近有一些代碼示例並進行更詳細的說明：http://innolitics.com/10x/pretrained-models-with-keras/

如果您想要修改模型架構更多，可以通過pretrained_model.layers.pop()訪問pop()方法，如鏈接@indraforyou發佈中所述。

備註：當您修改預訓練模型中的圖層時，對結構和輸入/輸出形狀進行可視化會特別有幫助。 pydot和graphviz是特別有用的：

import pydot 
pydot.find_graphviz = lambda: True 
from keras.utils import plot_model 
plot_model(model, show_shapes=True, to_file='../model_pdf/{}.pdf'.format(model_name))

來源

2018-02-14 21:30:37

在keras預訓練模型中，我可以刪除圖層嗎？

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