tensorflow调用骨干网络

TensorFlow可以使用预训练的骨干网络来进行图像分类、对象检测等任务。以下是一个使用ResNet50作为骨干网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

# 载入预训练的ResNet50模型
resnet = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 冻结所有层，只训练新添加的分类层
for layer in resnet.layers:
    layer.trainable = False
# 添加分类层
x = tf.keras.layers.Flatten()(resnet.output)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=resnet.input, outputs=output)

这里使用了ResNet50预训练模型，将其输入尺寸设置为(224, 224, 3)，并添加了一个全连接层和一个softmax层用于分类。其中，`include_top=False`表示不包括原始的分类层，`trainable=False`表示冻结所有层，只训练新添加的分类层。