resNet = ResNet101(input_shape=input_shape, weights = None, include_top=False, classes=5)
时间: 2023-06-14 20:03:26 浏览: 86
这行代码使用了Keras中的ResNet101模型,该模型被预先训练用于图像分类任务。`input_shape`参数指定了输入图像的形状,`weights`参数设置为`None`表示不使用预训练权重,`include_top`参数设置为`False`表示不包括顶部的全连接层,`classes`参数指定了分类的类别数。这个模型可以用于自定义图像分类任务中。
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model=tf.keras.applications.resnet.ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=5)
这段代码使用Keras框架提供的ResNet50模型,创建了一个卷积神经网络模型。
具体地,使用tf.keras.applications.resnet.ResNet50()函数创建一个ResNet50模型,该函数的参数包括:
- include_top:是否包含模型的顶层结构(即全连接层),默认为False,表示不包含顶层结构;
- weights:权重初始化方式,可以是预训练的权重('imagenet')或随机初始化的权重(None);
- input_tensor:输入张量,可以是Keras Input()函数返回的张量;
- input_shape:输入张量的形状,例如(224, 224, 3);
- pooling:池化方式,可以是None、'avg'或'max';
- classes:分类数目,即输出的类别数。
最终,该函数返回一个ResNet50模型对象model。
为每句代码加注释:# ResNet模型 color = 3 if RGB else 1 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes) # 冻结base_model所有层,这样就可以正确获得bottleneck特征 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x) predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x) # 训练模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # 绘制模型 if is_plot_model: plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True) return model
# 定义一个 ResNet 模型,color 根据 RGB 是否为 True 来确定为 3 或 1
color = 3 if RGB else 1
# 载入 ResNet50 模型的权重,并冻结所有层,只保留特征提取层
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(img_rows, img_cols, color), classes=nb_classes)
# 将 base_model 所有层冻结,只训练后面添加的新层
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = True
# 在模型的顶部添加自定义的全连接分类层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax')(x)
# 构建模型,指定输入和输出
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 定义优化器,使用 SGD 优化器,设置学习率、衰减、动量和 Nesterov 动量的参数
sgd = SGD(learning_rate=learning_rate, decay=decay, momentum=momentum, nesterov=True)
# 编译模型,设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
# 如果 is_plot_model 为 True,则绘制模型结构图并保存
if is_plot_model:
plot_model(model, to_file='vgg/resnet50_model.png', show_shapes=True)
# 返回构建好的模型
return model