Inception-v3模型使用"same"使得输出张量尺寸与输入张量尺寸相同代码示例

以下是使用TensorFlow实现Inception-v3模型中同等尺寸输出的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

input_shape = (224, 224, 3)
num_filters = 32
kernel_size = (3, 3)
padding = 'same'

input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(num_filters, kernel_size, padding=padding)(input_tensor)
output_tensor = Conv2D(num_filters, kernel_size, padding=padding)(x)

model = tf.keras.models.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)
model.summary()

在这个例子中，我们首先定义了输入张量的形状为 (224, 224, 3)，然后定义了卷积层的参数，包括卷积核数量、卷积核大小和填充方式。接下来，我们使用 keras 的函数式 API 定义了模型的输入和输出，其中输出张量使用了相同的填充方式。最后，我们打印了模型的摘要，以检查模型的层次结构和输出张量的尺寸是否正确。

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Inception-v3函数使用"same"使得输出张量尺寸与输入张量尺寸相同代码示例

以下是使用 TensorFlow 实现 Inception-v3 模型中同等尺寸输出的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

def inception_v3(input_tensor):

    # Stem
    x = Conv2D(32, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(input_tensor)
    x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(x)
    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
    
    # Inception Modules
    # ...

    # Output
    x = Conv2D(128, (1, 1), padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    output_tensor = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

    return output_tensor

input_shape = (224, 224, 3)
input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
output_tensor = inception_v3(input_tensor)

model = tf.keras.models.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)
model.summary()

在这个例子中，我们定义了一个名为 `inception_v3` 的函数，该函数接受一个输入张量并返回一个输出张量。在函数中，我们首先定义了模型的 Stem 部分，然后使用 Inception 模块构建了模型的主体部分，并最后添加了输出层。在每个卷积层中，我们使用了 `'same'` 填充方式以保持输出张量与输入张量的尺寸相同。最后，我们使用 keras 的函数式 API 定义了整个模型，并打印了模型的摘要以检查输出张量的尺寸是否正确。